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形态相似性网络 (MSN) 将皮质组织估计为一组具有生物学意义的宏观和微观结构层面解剖特征之间的相似性，这些相似性来自多个结构 MRI (sMRI) 序列。这些网络具有临床相关性，可预测智商的 40% 差异。但是，生成这些网络所需的序列 (T1w、T2w、DWI) 是较长的采集，在某些人群中不太可行。因此，使用 T1w sMRI 中的特征估计 MSN 对临床和发育神经科学具有吸引力。我们研究了减少特征的方法是否接近原始 MSN 模型，作为研究大脑结构的潜在工具。在一个大型、同质的健康年轻人数据集（来自人类连接组计划，HCP）中，我们扩展了之前对减少特征 MSN 的研究，不仅比较了 T1w 衍生的网络，还比较了使用较少 MR 序列生成的其他 MSN，以及它们的完整采集对应物。我们生成的 MSN 在边缘级别与使用多模态成像生成的 MSN 高度相似；但是，网络的节点拓扑不同。这些网络对广义认知能力的预测有效性有限。总体而言，当多模态成像不可用或不合适时，T1w 限制的 MSN 构建是可行的，可以提供 MSN 的适当估计，并且可以成为在未来研究中检查结果的有用方法。
临床可行的脑形态相似性网络构建
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