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这篇简短的综述回顾了最近关于大脑结构与其功能动态之间关系的文献。扩散张量成像 (DTI) 等成像技术可以重建轴突纤维轨道并描述大脑区域之间的结构连接 (SC)。通过测量神经元活动的波动，功能性磁共振成像 (fMRI) 可以深入了解该结构网络内的动态。更好地理解大脑机制的关键之一是研究这些快速动态如何在相对稳定的结构主干上出现。到目前为止，计算模拟和图论方法主要用于建模这种关系。机器学习技术已经在神经成像中得到应用，用于识别功能独立的大脑网络和对病理性大脑状态进行分类。这篇综述重点介绍机器学习方法，这些方法有助于我们理解大脑区域之间的功能相互作用及其与底层解剖基础的关系。
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