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BrainMAE: 脑信号的区域感知自监督学习框架
利用功能磁共振成像 (fMRI) 和深度学习方法，我们提出一种名为 BrainMAE 的大脑掩码自编码器，能够从 fMRI 时间序列数据中学习表示，捕捉大脑活动的丰富时间动态并对数据中固有的噪声具有强大的鲁棒性，并在四个不同的下游任务中显著
PDF12 days ago
D-CoRP：用于功能性大脑网络的可微连通性优化
我们提出了一种不可分化的模块来改进脑网络连接，并通过信息瓶颈理论和多元最优化来过滤噪声或冗余连接。我们的实验结果表明，该方法能够显著提高各种基准模型的性能，并超过其他最先进的方法，从而证明了该方法在改进脑网络连接方面的有效性和通用性。
PDFa month ago
学习可学习社区感知的大脑连接组分析的变压器与令牌聚类
通过神经科学研究，本文提出了一种基于 Transformer 架构的令牌聚类脑模型（TC-BrainTF）来联合社群聚类和分类，通过在神经考察数据集上进行严格测试，显示出了 TC-BrainTF 模型在识别自闭症谱系障碍（ASD）和分类性别
PDF4 months ago
使用对抗分解变分自编码器的脑结构功能融合学习，分析 MCI
本研究提出一种新的脑结构 - 功能融合表征学习模型，它可用于从 DTI 和 fMRI 中学习融合表示，以分析轻度认知障碍 (MCI)。该模型通过将特征空间分解为每种模态的统一和独特空间的并集，并自适应融合分解功能，来有效融合脑的结构和功能特
PDFa year ago
ICML基于连接组学的大脑疾病分析可解释化图神经网络
该研究提出了一个可解释性的框架，用于分析特定于疾病的感兴趣区域和突出连接。该框架包括一个面向脑网络的预测模型和一个全局共享的解释生成器，该生成器突出了特定于疾病的生物标记物。实验证明，该框架可以获得出色的性能并识别有意义的生物标记物。
PDF2 years ago
脑网络聚类分析的多视角多图嵌入
使用张量技术将多视图和多图脑网络的依赖关系和相关性同时结合，可以通过利用多视图和多图交互来对脑网络进行聚类，提高疾病机理的理解和治疗方法的指导。
PDF6 years ago