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大脑网络的结构-功能耦合:一种机器学习方法

摘要:虽然大多数生物系统的功能受到其结构的严格限制,但目前的证据表明,大脑网络的结构和功能之间的耦合是相对温和的。我们的目的是研究连接体结构和功能之间的适度耦合是神经系统的基本属性还是当前脑网络模型的局限性。我们开发了一个新的深度学习框架来预测个体的大脑功能的结构体,达到的预测精度,大大超过了最先进的生物物理模型。重要的是,从个体的结构连接体预测的大脑功能解释了认知表现的显著个体间差异。我们的结果表明,人类大脑网络的结构-功能耦合比之前认为的要紧密得多。我们建立了现有的大脑网络模型可以改进的边界,并展示了深度学习如何促进大脑功能和行为之间关系的研究。

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