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ABIDE-II
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大脑核磁共振基础模型主要编码采集位点，而非解剖结构
研究人员发现，当冷冻基础模型用于表示大脑核磁共振数据时，它们主要编码核磁共振采集的位点，而不是解剖或临床信息。这种效应在不同的队列、编码器和网络深度中都有观察到，即使是从随机初始化的模型或原始图像中，位点信息也高度可解码。虽然 ComBat 等方法可以去除这种位点指纹，但代价是会在共享子空间中将位点和解剖信息纠缠在一起。该研究建议对基础模型进行位点归因审计，并为此提供了一个开放的工具包。
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新的联邦学习框架改进了跨站点的脑连接分析
研究人员开发了 FedDOSE，一个新颖的联邦学习框架，旨在改进跨多个站点的脑成像数据中动态功能连接的分析。该框架通过显式分解特定于站点的效应，解决了多站点数据固有的统计异质性挑战。FedDOSE 利用模块化引导的 Tucker 分解来处理高维动态功能连接张量，并采用最优传输和 Procrustes 分析来对齐特定类别的原型。在自闭症谱系障碍和注意力缺陷多动障碍数据集上的实验表明，FedDOSE 在检测方面的性能优于现有方法。