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大脑连接可以通过多种方式估计,具体取决于模态和处理策略。我们在此介绍 Krakencoder,这是一种联合连接组映射工具,它通过共同的潜在表示同时双向转换结构 (SC) 和功能连接 (FC),以及不同的图谱和处理选择。这些映射表现出前所未有的准确性和个体层面的可识别性;SC 和 FC 之间的映射比现有模型的可识别性高 42-54%。Krakencoder 通过共享的低维潜在空间结合了所有连接组类型。这种“融合”表示 i) 更好地反映了家庭相关性,ii) 保留了与年龄和性别相关的信息,iii) 增强了与认知相关的信息。Krakencoder 无需重新训练即可应用于新的、超出年龄分布的数据,同时仍保留了潜在表示中连接组预测和家庭关系的个体间差异。 Krakencoder 在以个性化、行为和人口统计相关的方式捕捉多模式大脑连接组之间的关系方面取得了重大飞跃。