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基于图的脑网络异常预测方法( Graph-Based Method for Anomaly Prediction in Brain Network )
J Mirakhorli M Mirakhorli
功能神经成像技术中的静息状态功能MRI（rs-fMRI）通过绘制脑连接拓扑图（connectopic mapping）在脑疾病、功能障碍研究中得到了改进。由于健康和不健康的脑区和功能之间存在着细微的差异，随着评价标准的发展，研究人类功能和结构脑网络的复杂拓扑结构是一项复杂的任务。不规则图深度学习应用已广泛应用于理解与基因表达和相关分布空间模式相关的人类认知功能，因为大脑的神经元网络可以动态地保存各种具有不同活动模式和功能连接的大脑解决方案，这些应用也可能涉及以节点为中心和以图为中心的任务。本文提出了一种新的个体生成模型和高阶图分析方法，用于处理在特定任务中不存在正常联系的大脑感兴趣区识别区域。在此，我们提出了一个高阶图自动编码器框架，该框架具有超球分布，用于脑成像研究中的功能数据分析，该框架在大规模数据中学习强非刚性图时具有非欧几里得结构。此外，我们区分了异常脑连接中可能的相关模式。我们的发现将显示受影响区域与它们随时间同时发生之间的关联程度，这可以用来诊断大脑疾病或揭示神经系统根据输入刺激从各个角度修改大脑拓扑结构的能力，即大脑可塑性。
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