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最近的研究表明，使用从不同研究机构或地点收集的神经图像数据可能会产生额外的源依赖性，从而影响整体统计能力。可以使用数据协调方法缓解此问题。最近，ComBat 方法已成为各种神经图像模式的普遍采用。虽然开放的神经成像数据集变得越来越普遍，但由于各种原因，大量数据仍然无法共享。此外，当前的方法需要将所有数据移动到一个中心位置，这需要额外的资源并创建相同数据集的冗余副本。为了解决这些问题，我们提出了一种分散的协调方法，该方法不会创建原始数据集的冗余副本，并单独对数据集执行远程操作而不共享任何单个主题数据，从而确保一定程度的隐私并减少监管障碍。我们提出了一种称为“分散式 ComBat”的新方法，它可以单独协调数据集而不合并数据集。我们通过以分散的方式协调来自两项创伤性脑损伤研究的功能网络连接数据集来测试我们的模型。此外，我们还使用模拟来分析当数据收集站点数量增加时我们的模型的性能和可扩展性。我们将输出与集中式 ComBat 进行比较，并表明所提出的方法产生了类似的结果，从而提高了功能网络连接分析的灵敏度并验证了我们的方法。模拟表明，我们的模型可以根据需求轻松扩展到更多数据集。总之，我们相信这提供了一个强大的工具，进一步补充了开放数据并允许集成公共和私人数据集。
去中心化战斗算法及其在功能网络连接中的应用
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