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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。
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8 months ago
多维嵌入感知的模态融合变压器用于精神障碍分类
我们提出了一种基于多维嵌入感知的模态融合变压器（MFFormer）来使用静息状态功能磁共振成像（rs-fMRI）和 T1 加权结构磁共振成像（T1w sMRI）对精神分裂症和双相障碍进行分类，实验结果表明我们的 MFFormer 在精神分裂
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9 months ago
fMRI 脑网络的深度标注
研究使用深度学习方法快速准确地标记静息态功能磁共振成像中的脑区网络，通过测试其在不同数据集和磁共振成像获取技术下的表现，证明其通用性和可靠性。
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a year ago
利用静息态 fMRI 进行基于深度学习的脑血流动力学映射
本研究展示了如何使用深度学习技术和静息态功能磁共振成像来映射脑的血流功能及其损伤，这可以帮助早期检测和预防脑血管疾病，检测和评估血管重建效果，以及评估正常衰老的血管变化。
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2 years ago
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