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神经科学研究表明，大脑不同功能区之间的相互作用在驱动各种认知任务中起着至关重要的作用。现有研究主要集中于构建大脑局部或全局功能连接图谱，往往缺乏一种自适应的方法来融合脑功能区并探索不同认知任务中定位间的潜在关系。本文介绍了一种称为局部-上升-全局学习策略（LAG）的新方法来揭示脑功能区之间的高级潜在拓扑模式。该策略从各个大脑功能区域的局部连接出发，开发一个K级自适应上升网络（SALK），以动态地捕捉不同认知任务中脑区域之间的强连接模式。通过脑区的逐步融合，该方法捕捉到更高层次的潜在模式，揭示了不同认知任务下各大脑功能区的逐步自适应融合。值得注意的是，这项研究首次通过在不同认知任务下逐渐自适应地融合不同的大脑功能区域来探索高级潜在模式。所提出的 LAG 策略已使用与疲劳 (SEED-VIG)、情绪 (SEED-IV) 和运动想象 (BCI C IV 2a) 相关的数据集进行了验证。结果证明了 LAG 的普遍性，在所有三个数据集的独立受试者实验中都取得了令人满意的结果。这表明 LAG 有效地表征了与不同认知任务相关的高级潜在模式，为理解不同认知背景下的大脑模式提供了一种新方法。
一种针对大脑的局部-上升-全局学习策略......
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