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摘要：大脑大规模动力学受到内在解剖基础异质性的制约。人们对时空动力学如何适应异质结构连接 (SC) 知之甚少。现代神经成像模式使得研究秒到分钟尺度的内在大脑活动成为可能。扩散磁共振成像 (dMRI) 和功能性 MRI 揭示了不同大脑区域的大规模 SC。电生理方法 (即 MEG/EEG) 提供神经活动的直接测量，并表现出复杂的神经生物学时间动态，而这是 fMRI 无法解决的。然而，大多数现有的多模态分析方法在空间或时间域中折叠大脑测量值，无法捕捉时空电路动态。在本文中，我们提出了一种新颖的时空图 Transformer 模型来整合空间和时间域中的结构和功能连接。所提出的方法使用多模态脑数据（即 fMRI、MRI、MEG 和行为表现）通过对比学习和基于多头注意的图 Transformer 来学习异构节点和图表示。所提出的对比图 Transformer 表示模型结合了受 T1 到 T2 加权（T1w/T2w）约束的异构图，以提高模型对结构功能相互作用的拟合度。使用多模态静息态脑测量的实验结果表明，所提出的方法可以突出大规模脑时空动态的局部特性，并捕捉功能连接和行为之间的依赖强度。总之，所提出的方法能够对不同的模态变体进行复杂的脑动力学解释。
利用多模态图变换器揭示连续大脑动态组织
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