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摘要 — 目标：对同一现象进行多模态测量可提供互补信息并突出不同的观点，尽管每种方法都有各自的局限性。只关注单一模态可能会导致错误的推论，当研究的现象是疾病时，这一点尤其重要。在本文中，我们介绍了一种利用多模态数据来解决精神分裂症 (SZ) 中的断线和功能障碍假设的方法。方法：我们首先使用高斯图模型 (GGM) 估计和可视化提取的多模态数据特征内和之间的链接。然后，我们提出了一种基于模块化的方法，该方法可应用于 GGM 以识别与多模态数据集中的精神疾病相关的链接。通过模拟和真实数据，我们展示了我们的方法揭示了与疾病相关的网络中断的重要信息，而这些信息在关注单一模态时会被忽略。我们使用功能性磁共振成像 (fMRI)、扩散磁共振成像 (dMRI) 和结构磁共振成像 (sMRI) 来计算低频波动的分数振幅 (fALFF)、分数各向异性 (FA) 和灰质 (GM) 浓度图。使用我们的模块化方法分析这三种模态。结果：我们的结果显示缺失的链接仅由跨模态信息捕获，这可能在组件之间的断开连接中发挥重要作用。结论：我们在 SZ 患者的默认模式网络区域中发现了多模态 (fALFF、FA 和 GM) 断开连接，这在单一模态中是无法检测到的。意义：所提出的方法为捕获分布在多种成像模态之间的信息提供了一种重要的新工具。
元模态信息流：一种捕获方法...
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