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近年来，为了了解健康和患病个体的大脑组织，面向网络的分析在神经影像学研究中变得越来越重要（Satterthwaite 等人，2015 年；Wang 等人，2016 年；Wang 和 Guo，2019 年；Bullmore 和 Sporns，2009 年；Deco 等人，2011 年）。神经科学研究中有大量的结果表明，神经回路是理解不同人群大脑功能差异的关键，神经回路的中断在很大程度上导致和定义大脑疾病（Insel 和 Cuthbert，2015 年；Williams，2016 年）。功能性磁共振成像 (fMRI) 是研究大脑功能和组织最常用的成像方式之一 (Ganis & Kosslyn, 2002; Lindquist, 2008; Smith, 2012)。神经影像学界对根据从 fMRI 图像得出的大脑网络预测临床结果或对个体进行分类有着浓厚的兴趣 (Kawahara 等人, 2017; Yahata 等人, 2016)。
通过功能性脑网络生成进行有效且可解释的 fMRI 分析
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