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摘要。连接分析是研究硬连线大脑结构以及与人类认知相关的灵活功能动力学的强大技术。最近的多模态连接研究面临着将功能和结构连接信息组合成一个集成网络的挑战。在本文中，我们提出了一个带有图约束弹性网络（Graph-Net）的单纯形回归模型，以低模型复杂度以生物学有意义的方式估计由结构连接丰富的功能网络。我们的模型使用稀疏单纯形回归框架构建功能网络，并基于 GraphNet 约束丰富结构连接信息。我们将我们的模型应用于真实的神经影像数据集，以展示其预测临床评分的能力。我们的结果表明，与使用单一模态相比，整合多模态特征可以检测到更敏感和更细微的大脑生物标志物。
使用 GraphNet 的单纯形回归构建结构连接丰富的功能性脑网络
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