FM-fMRI

新型FM-fMRI模型可从静息态数据合成任务态fMRI

研究人员开发了FM-fMRI，这是一种新颖的流匹配模型，旨在从静息态fMRI数据合成任务态fMRI时间序列。该方法根据特定任务事件条件化合成过程，能够生成逼真的神经动力学。在公共和内部数据集上的评估表明，FM-fMRI在谱和连接一致性方面优于条件扩散、GAN和VAE等现有方法。该模型通过增强有限的临床数据来进一步证明其效用，从而提高了自闭症下游诊断分类的准确性。