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GenFAR 框架从 49,246 份 MRI 中学习通用脑表示

研究人员开发了 GenFAR，一个新颖的深度学习框架，旨在从脑 MRI 中创建通用且具有临床指导意义的特征表示。该模块化架构在包含 11 个队列的 49,246 名个体的大型数据集上进行了训练，利用 17 项不同任务来捕捉丰富的脑表示。该框架采用顺序学习方法，确定了六项任务的最佳序列和量化任务贡献的“供体分数”指标，最终提高了下游深度学习模型的样本效率和准确性。