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基于人口学条件的变分自编码器用于 fMRI 分布抽样与混淆因素去除
我们使用基于变分自编码器 (VAE) 的模型 DemoVAE 对 fMRI 特征与人口统计学进行去相关，并生成以用户提供的人口统计学为基础的高质量合成 fMRI 数据。使用两个广泛使用的数据集验证结果，我们发现 DemoVAE 可以在捕捉个
PDF2 months ago
贝叶斯功能连接和图卷积网络用于工作记忆负荷分类
通过应用贝叶斯结构学习算法，该研究在传感器空间中学习了脑电图（EEG）的功能连接性，并将得到的功能连接图输入图卷积网络进行工作记忆负荷的分类，其在 154 名受试者的 6 种不同工作记忆负荷下表现出 95% 的最高分类准确性和 89% 的平
PDF2 months ago
探寻视觉脑网络中直接功能连接的本质
通过对 fMRI 时间序列的全面分析探索了不同类型的视觉脑网络 (VBN)，其中的图形特征分类结果显示 XGBoost 对于正相关的 VBN 的平均准确率范围为 86.5% 至 91.5%，比负相关的 VBN 高 2%，这不仅体现了每种图像
PDF4 months ago
AFBT GAN：通过反事实生成对抗网络提升认知衰退的解释能力和诊断性能
通过使用逆向变换生成器对目标标签功能连接矩阵进行生成并减去源标签功能连接矩阵，以增强功能连接的可解释性和改善诊断性能，这是诊断模型的一个关键步骤。在临床和公共数据集上进行的验证实验证实了生成的注意力图与认知功能密切相关，诊断性能也显著。
PDF4 months ago
经功能连接性和机器学习方法分类长期经皮颅电刺激后的执行功能表现
通过功能连接和机器学习算法，研究了经颅直流电刺激（tDCS）后执行功能的变化，并且提出了一种高分类准确率的方法，将部分定向相干和多层感知机相结合，以及递归特征消除。结果表明，这种方法可用于实时神经反馈系统，用于评估和提升经 tDCS 治疗后
PDF5 months ago
在功能连接研究中利用门控图变换器探索泛化智能
基于功能连接和神经影像数据，引入了门控图神经转换器（GGT）框架来预测认知指标，通过在费城神经发育队列（PNC）上进行实证验证，强调了该模型在识别与人类认知过程相关的关键神经连接方面的潜力。
PDF6 months ago
一种基于功能连接性的生成式自监督框架用于 fMRI 数据
利用动态功能连接图中的时空信息，我们提出了一种生成式自监督学习方法，通过大规模 fMRI 数据集的实证结果表明，我们的方法在下游任务的微调中能够学习到有价值的表示，并构建出准确且稳健的模型。
PDF7 months ago
基于相关距离图学习的基于静息态功能磁共振成像的治疗反应预测
提出了一种基于图学习的框架，通过整合相关性和基于距离的相似性度量，捕获不同尺度下的大脑动态特征以更准确地预测治疗反应，优于当前方法，是首次探索将基于距离和相关性的神经相似性集成到图学习中用于治疗反应预测。
PDF8 months ago
基于功能连接的神经障碍诊断的可学习对应病因分析框架
通过采用深度学习模型进行疾病识别和解释模型进行后续分析，我们提出了一个新的统一框架来集成诊断和解释，并通过仿真逆转诊断信息的功能连接来验证其有效性，并在对疾病相关的神经模式进行分析。
PDF9 months ago
EAG-RS: 一种基于可解释性的自闭症诊断的区域选择框架，通过区域间关系学习
基于静息态功能磁共振成像 (rs-fMRI) 的深度学习模型被广泛应用于诊断脑疾病，尤其是自闭症谱系障碍 (ASD)。本文提出了一种新颖的可解释的感兴趣区域 (ROI) 选择框架（EAG-RS），通过利用可解释的人工智能技术识别脑区之间的非
PDF9 months ago
HappyFeat -- 一款用于临床应用的交互式高效 BCI 框架
Brain-Computer Interface (BCI) systems have specific constraints for clinical contexts, but HappyFeat, an open-source so
PDF9 months ago
DiffGAN-F2S：基于脑 fMRI 的结构连接预测的对称高效去噪扩散生成对抗网络
一种名为 DiffGAN-F2S 的模型被提出，通过脑 fMRI 预测脑的结构连接，并在公开的 ADNI 数据集上展现出优越的性能，能够识别重要的脑区和连接，提供了一种多模态脑网络融合和临床疾病分析的替代方案。
PDF9 months ago
可解释的几何加权图注意力网络用于识别与步态障碍相关的功能网络
本研究通过提出的可解释的几何加权图注意力神经网络（xGW-GAT），鉴别出与帕金森病步态障碍相关的功能连接模式以及与运动障碍相关的功能子网络的可解释性，从而有助于更好地理解帕金森病的运动进展，推动更有效和个性化的治疗方法的发展。
PDFa year ago
基于自适应门控图卷积网络的脑电数据可解释诊断阿尔茨海默病
本研究提出了一种使用自适应闸门图卷积网络病诊断的方法，基于脑功能连通性图结构和节点特征增强的卷积方法，实现了对阿尔茨海默病患者的较高精确度预测，并提供了说明预测的一致解释的可能，有助于进一步研究 AD 相关的大脑网络变化。
PDFa year ago
DELMAR: 人脑深度线性矩阵近似重构提取分层功能连接性
提出了一种新的深度矩阵分解技术 DELMAR，用于分析人脑功能连接的层次关系，可以自动估计超参数，采用矩阵反向传播减少累积误差，并引入正交投影来更新所有变量，实验证明其能够比其他同类方法更快、更准确地识别 fMRI 信号中的空间特征，并能收
PDF2 years ago
使用时空注意力学习脑连通图的动态图表示
提出了一种名为 STAGIN 的方法，该方法可以学习到大脑连通性的动态图表示，其中包括空间 - 时间关注的新型读取功能和变压器编码器，对 HCP - 休息和 HCP - 任务数据集的实验表现优异，并且具有与神经科学知识的相应解释。
PDF3 years ago
探索使用不精确图匹配技术研究功能性脑网络的遗传性
提出了一种新的基于图编辑距离的方法，用于比较大脑图并直接反映出相似性及网络元素对应关系，从而更准确地表示个体网络的相似性和变化，并在一个双胞胎数据集上进行了验证。
PDF7 years ago
考虑脑电相位功能连接复杂分层拓扑结构的网络二值化计算
通过实验对复杂的层次结构进行二元化进行功能连接状态的建模，旨在探究阈值，发现 CST 相对于其它二元化方法在 EEG 功能连接状态的拓扑建模和网络攻击的鲁棒性方面表现突出，提供了关于在 EEG 功能连接研究中考虑大量边缘信息密度的相关证据
PDF8 years ago
一种新的脑区分方法突出了结构和功能共享的模块骨架
运用理论图分析研究单独收集自健康人体的结构连接和静息状态功能连接数据集，旨在寻找结构和功能共享的主要特征，揭示了结构功能模块的存在，说明大脑结构和静息状态动力学之间的强相关性。
PDF10 years ago
基于多元时间序列的网络推断与置信度
本文描述了一种从多元时间序列数据中推断功能连接网络的基本和系统化过程，旨在解释不确定性网络度量带来的不确定性，并展示了其在模拟数据和人体神经数据中的可靠性。
PDF15 years ago