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功能磁共振（fMRI）是研究体内认知过程的宝贵工具。许多最近的研究使用功能连通性（FC），部分相关连接（PC）或FMRI-DERMIDERS BRAIN网络来预测表型，结果有时无法复制。同时，可以使用FC准确地从不同的扫描中识别相同的主题。在本文中，我们展示了一种方法，通过治疗与独立数据点的纵向或同时扫描，可以在不知不觉中将分类从61％的精度膨胀至86％的精度。使用英国生物银行数据集，我们发现可以通过利用与10,000名无需双浸的培训对象的可识别性来实现50个培训主题的相同差异。我们在四个不同的数据集中复制了这种效果：英国生物库（UKB），费城神经发育群体（PNC），中间表型（BSNIP）的双极和精神分裂症网络以及开放式纤维纤维肌毛肌痛数据集（Fibro）。在四个数据集中，无意的改善范围在7％至25％之间。另外，我们发现，通过使用动态功能连接性（DFC），即使一个受试者仅限于单个扫描，也可以应用此方法。一个主要的问题是，与ROIS或连接性的功能以及膨胀的结果报告可能会使未来的工作感到困惑。本文希望阐明即使是小管道异常也可能导致出乎意料的出色结果。
功能连通性的可识别性可能会无意中膨胀预测结果
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