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由于其复杂性，从 fMRI 数据理解认知状态尚未得到充分研究。在这项工作中，理解 TBI 患者的认知疲劳的问题已被表述为多类分类问题。我们构建了一个时空编码器模型，使用卷积和 LSTM 作为构建块来提取空间特征并模拟 fMRI 扫描的 4D 特性。为了更好地表示数据和条件，我们使用了一种名为“对比学习”的自监督学习技术，使用公共数据集 BOLD5000 对我们的编码器进行预训练，并进一步微调我们的标记数据集以预测认知疲劳。此外，我们提供了一个 fMRI 数据集，其中包含来自创伤性脑损伤 (TBI) 患者和健康对照 (HC) 的扫描，同时执行一系列标准化的 N-back 认知任务。该方法建立了一种最先进的技术来分析 fMRI 数据的认知疲劳，并且优于以前使用不同模式解决此问题的方法。此外，我们的模型能够接收原始 fMRI 扫描（扫描仪直接输出的带有伪影的噪声图像），因此无需实施根据所用扫描仪而变化的手动信号处理管道。最后，我们研究不同大脑区域对 CF 的影响。在此数据集上，所提出的技术比最先进的方法高出 13% 以上。
检测脑外伤患者的认知疲劳......
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