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动态全脑模型的开发是为了将结构 (SC) 和功能连接 (FC) 链接在一起形成一个框架。如今，它们被用于研究大脑的动态机制以及它们与行为、临床和人口统计特征的关系。然而，鉴于经验 FC 的可变性，尚未对建模结果的可靠性和受试者特异性进行全面研究。在这项研究中，我们表明，这些模型的参数可以根据建模范式的具体实施，具有“差”到“好”的可靠性。我们发现，作为一般经验法则，增强的模型个性化会导致模型参数越来越可靠。此外，我们没有观察到通过对线性、相位振荡器和神经质量网络模型的单独采样结果评估的模型复杂性的明显影响。事实上，最复杂的神经质量模型通常产生与简单线性模型相当的“差”可靠性的建模结果，但显示出模型相似性图的增强的受试者特异性。随后，我们表明这些模型模拟的功能在可靠性和受试者特异性方面均优于经验功能。对于结构功能关系，可以从与经验 SC 的相关性中识别出个体受试者的模拟功能，准确率高达 70%，但对于非线性模型则不然。我们对 8 个不同的大脑分区和 6 个建模条件的所有研究结果进行了抽样，并表明分区引起的效应对于建模结果比对于经验数据更为明显。总之，本研究对动态全脑模型的可靠性和受试者特异性进行了探索性说明，可能对其进一步开发和应用具有重要意义。特别是，我们的研究结果表明，动态全脑建模的应用应与结果可靠性的估计紧密相关。
神经影像 - JuSER - 于利希研究中心
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