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此手稿总结了设计机器学习模型的研究，以发现精神障碍的大脑成像特征。我们探索了缩小维度和正规化策略，以提出由大量的介导测量引起的“维度的诅咒”。鉴于稀疏模型产生稳定且可解释的预测性特征的局限性，我们建议通过整合空间约束来推动正则化。对实验数据的评估表明，这些约束迫使解决方案遵守生物学先验，从而产生更合理的可解释的预测性临床状态脑签名。为了弥合生物学过程和脑成像之间的间隙，我们提出了多元潜在可变稀疏模型，以研究大脑对遗传的影响。
脑部疾病的神经影像学特征
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