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使用神经影像数据的预测模型（预测性神经影像）来评估各种行为表型和临床结果的个体差异越来越受到关注。然而，该领域在结果的可解释性方面正面临挑战。迫切需要定义功能连接、区域和网络在预测模型中的具体贡献的方法，这可能有助于探索潜在的机制。在本文中，我们基于对 326 篇研究文章的调查，系统地回顾了用于解释来自预测性神经影像的大脑特征的方法和应用。我们还讨论了主要解释策略的优势、局限性和适用条件。深入讨论了现有文献中的常见问题并提供了相应的建议来解决这些缺陷。我们强烈建议在多个数据集和环境中对生物标志物的可靠性和可解释性进行详尽验证，这可以将神经影像学的技术进步转化为精准医疗的具体改进。
解读脑生物标志物
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