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大脑功能连通性与结构连通性之间的关系引起了神经科学界的广泛关注，通常使用数学建模推断出。在许多建模方法中，光谱图模型（SGM）具有独特性，因为它具有大脑振荡的宽带频率光谱的封闭形式解，仅需要全球生物物理解释的参数。虽然SGM在参数方面是简单的，但SGM参数的确定是非平凡的。先前在SGM上的工作通过计算密集型退火算法确定参数，该算法仅提供一个点估计值，而没有置信区间的参数估计。为了填补此空白，我们结合了基于仿真的推理（SBI）算法，并开发了一种贝叶斯程序来推断SGM参数的后验分布。此外，使用SBI大大减轻了推断SGM参数的计算负担。我们评估了健康受试者的静止状态磁脑摄影记录上提出的SBI-SGM框架，并表明所提出的程序在恢复功率光谱和Alpha频带的空间分布方面具有与退火算法相似的性能。此外，我们还分析了参数之间的相关性及其与后验分布之间的不确定性，而后验分布无法通过退火推断进行。这些分析对SGM生物物理参数之间的相互作用提供了更丰富的理解。通常，基于模拟的贝叶斯推理的使用可以实现生成模型参数不确定性的强大而有效的计算，并可能为在临床翻译应用中使用生成模型铺平道路。
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