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从体素到像素再到体素：自监督法在基于 fMRI 的自然图像重建中的应用
本文提出了一种新颖的方法，利用 Encoder-Decoder 和 Decoder-Encoder 网络结构，通过有标签数据和未标签的数据来训练 fMRI 到图片的重建网络，其中自监督机制使得网络可以适应统计数据的缺乏和输入数据的变化
PDF5 years ago
用于解读任务 fMRI 生物标志物的图神经网络
通过使用图神经网络和 fMRI 数据，开发出含有两个阶段的流程来识别 ASD 的生物标志物，并发现证据为 GNN 分类器使用的大脑区域 / 子图。
PDF5 years ago
正则子奈奎斯特采样的张量完成
本研究提出了一种基于正则采样的三或高维张量信号重建框架，使用张量秩替代信号带宽来决定采样复杂度，尤其适用于自然为张量的信号，例如图像和视频。同时，我们将功能性磁共振成像 (fMRI) 加速问题视为张量采样问题，并设计出实用的采样方案和算法框
PDF5 years ago
利用生成循环神经网络识别非线性动力系统及其在 fMRI 中的应用
本研究提出了一种基于状态空间模型的计算动力学分析方法，结合 PLRNN 和 fMRI 等神经成像数据，可以深入分析神经系统的非线性动力学特征，并为神经系统的临床评估和神经科学研究提供新的方法。
PDF5 years ago
NIPS深度超对准
提出了 Deep Hyperalignment (DHA) 方法，是一种正则化、深度扩展、适用于功能对齐的功能磁共振成像数据集的处理方法，并且在多个受试者分析中表现出优越的性能。
PDF7 years ago
利用人脑活动指导机器学习
在本文中，我们介绍了一种新的 “神经权重” 的机器学习方法，该方法将人类大脑活动的 fMRI 测量数据注入到对象识别学习算法的训练过程中，以使其更加符合人类大脑。我们证明了这种方法的有效性，指出了一种新的混合机器学习算法的路径，该算法既从神
PDF7 years ago
ICML电影 fMRI 响应与自然语言注释之间的映射
研究了如何在只有自然语言注释的情况下，将 fMRI 响应与呈现刺激的含义相对应，并使用 Shared Response Model（SRM）等技术提高准确性，可以通过场景分类任务以 72％的准确率和场景排名任务在前 4％的平均排名中成功实现
PDF8 years ago
NIPS稳健的多模态图匹配：稀疏编码遇上图匹配
研究提出了一种基于稀疏技术的鲁棒图匹配算法，可处理加权或非加权图，也适用于不同类型数据的多模态图，并结合合作式图推理技术解决不同模态数据的一般网络推理问题，并以脑功能磁共振成像数据为例进行了应用与验证。
PDF11 years ago
ICML小样本脑图：在具有随机化和聚类的空间相关设计上实现稀疏恢复
使用稀疏回归模型和变量聚类来解决功能性磁共振成像数据的支持恢复问题。
PDF12 years ago
fMRI 数据的统计分析
本文讨论了使用 fMRI 数据进行分析的过程，从原始数据的获得到在定位大脑活动、推断大脑连通性和预测心理或疾病状态方面的应用，并强调统计学在这一领域中的关键作用。
PDF15 years ago