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功能性磁共振成像 (fMRI) 中的一个关键问题是从嘈杂的高维信号中估计空间活动模式。空间平滑提供了一种规范化此类估计的方法。然而，标准平滑方法忽略了神经活动的相关性在不同的脑区可能以不同的速率下降，或者在解剖或功能边界上表现出不连续性的事实。此外，这种方法没有利用这样一个事实，即相距甚远的脑区可能由于双侧对称或脑区网络组织而表现出强相关性。为了捕捉这种非平稳空间相关结构，我们引入了脑核，一种用于全脑活动模式的连续协方差函数。我们将脑核定义为从 3D 脑坐标到潜在嵌入空间的连续非线性映射，用高斯过程 (GP) 参数化。脑核将体素之间的先验协方差指定为它们在嵌入空间中位置之间距离的函数。 GP 映射以非线性方式扭曲大脑，使高度相关的体素在潜在空间中靠得很近，而不相关的体素则相距很远。我们使用静息状态 fMRI 数据估计大脑内核，并开发一种基于块坐标下降的精确、可扩展的推理方法来克服高维（10-100K 体素）的挑战。最后，我们通过多任务 fMRI 数据集的大脑解码和因子分析来说明大脑内核的实用性。
大脑内核 - Turk-Browne 实验室
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