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REST-meta-MDD
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新的fMRI分析框架提高了脑部疾病的检测能力
研究人员开发了一个名为MSFL的新框架，该框架结合了fMRI信号的幅度和相位信息，以提高脑部疾病的检测能力。这种多尺度融合学习方法利用滑动窗口相关性（SWC）进行幅度相关性分析，并利用相位同步性（PS）进行相位相干性分析。在自闭症谱系障碍和重度抑郁症数据集上进行测试时，MSFL与现有模型相比表现出优越的性能，分析表明SWC和PS特征都有助于准确分类。
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新的CORE框架改进了跨不同地点的大脑网络学习
研究人员开发了一个名为CORE的新框架，以改进对来自不同地点fMRI数据的大脑网络分析。该方法解决了站点特定偏差和平均连接性模糊了重要的瞬态动力学，阻碍了泛化的问题。CORE通过解耦站点特定的混淆因素，提取稳定的连接性边的种群支架，然后在该支架上模拟瞬态通路动力学。实验表明，CORE在跨站点泛化方面显著优于现有方法，即使在脑分区方案存在差异的情况下也是如此。