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从功能性磁共振成像（fMRI）数据推断不同大脑区域之间的有效连接是近年来神经信息学领域的一项重要前沿研究。然而，由于fMRI数据噪声大、样本量小，目前的方法在有效连接研究中的应用受到限制。在本文中，我们提出了一种基于生成对抗网络（GAN）推断有效连接的新框架，称为EC-GAN。所提出的框架EC-GAN通过对抗过程推断有效连接，其中我们同时训练两个模型：生成器和鉴别器。生成器由一组基于结构方程模型的有效连接生成器组成，可通过有效连接生成每个大脑区域的fMRI时间序列。同时，采用鉴别器来区分真实的和生成的fMRI时间序列的联合分布。在模拟数据上的实验结果表明，与其他最新方法相比，EC-GAN可以更好地推断有效连接。真实世界的实验表明，EC-GAN 可以为分析 fMRI 数据的有效连接提供一个全新的、可靠的视角。
EC-GAN：通过生成对抗网络推断大脑有效连接
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