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功能性神经成像提供了独特的机会，可以根据大脑区域对任务或正在进行的活动的反应来描述大脑区域。因此，它具有捕捉大脑空间组织的前提。然而，描述这种组织的概念框架仍然难以捉摸：一方面，分区隐含地建立在分段常数组织上，即由清晰边界分隔的平坦区域；另一方面，最近流行的功能梯度概念暗示了一种平滑的结构。注意到这两种观点都趋向于将功能特征的局部变化拼凑在一起的拓扑方案，我们对基于局部梯度的模型进行了定量评估。使用功能性磁共振成像 (fMRI) 数据的预测作为驱动案例——具体来说，从受试者的静止 fMRI 图中预测任务 fMRI——我们基于参考拓扑词典开发了一个逐块线性回归模型。我们的方法使用多个随机分区——而不是单个固定分区——并汇总这些分区的估计值以预测遗漏受试者的功能特征。我们的实验证明了分割的最佳基数的存在，以捕捉功能图的局部梯度。
超越分区的大脑地形图：功能图的局部梯度
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