effective connectivity | BriefGPT

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深度 Jansen-Rit 参数推断基准：一项基于仿真的研究
使用深度学习的推理方法，我们可以从脑电图中准确预测神经模型的参数，为评估生物参数和神经机制之间的关系提供支持。
PDFa month ago
通过转移熵加速卷积神经网络的学习
将传输熵（TE）引入卷积神经网络（CNN）架构的学习机制，通过随机选取部分神经元对的信息传输，以实现计算开销与准确性之间的平衡。
PDF3 months ago
空间 - 时间 DAG 卷积网络用于端到端关节有效连接学习和静息态 fMRI 分类
通过建立大脑网络连接图，提出了一种空间 - 时间有向无环图卷积网络（ST-DAGCN），结合基于非线性结构方程模型的大脑表征学习方法，以推断功能连接性和分类脑部功能磁共振成像时间序列，并在两个公共数据库上进行验证，结果表明 ST-DAGCN
PDF7 months ago
基于分层 Transformer 的脑扩散器用于 MCI 因果分析
提出了一种脑扩散器，利用层次化变换器来估计轻度认知障碍（MCI）分析的有效连接；该模型通过堆叠多头注意力和图卷积网络来增强结构 - 功能互补性并提高噪声估计能力，并有效地捕捉大脑区域之间的单向和双向相互作用。
PDF7 months ago
通过扰动神经网络推断有效连接性：基于合成脑电图数据的证据
通过扰动训练好的神经网络来推断有效连接性（effective connectivity），以揭示人工神经网络预测未来系统动态的潜在因果结构。
PDFa year ago
多分辨率时空增强变压器去噪与功能扩散 GAN 构建 MCI 分析脑有效连接
本论文提出了一种新型的多分辨率时空增强变压器去噪网络，利用一个条件扩散过程将噪声和功能磁共振成像（fMRI）转换为对轻度认知障碍（MCI）进行分析的有效连接，该模型不仅预测性能卓越，而且能够识别与临床研究一致的 MCI 相关因果连接。
PDFa year ago