Prompt-Beschreibung

Diese Forschung umreißt einen mehrstufigen Ansatz zur Analyse von Hirnbildgebungsdaten: (1) Datenverarbeitung und Umgebungseinrichtung: Ein Ubuntu-System wird auf einem Server bereitgestellt, und fMRT-Daten werden mit HCP-Standard-Vorverarbeitungswerkzeugen verarbeitet, um eine multimodale Hirnbildgebungsanalyseumgebung einzurichten. (2) Konstruktion eines topologischen Repräsentationsmodells höherer Ordnung: Aufbauend auf der bestehenden HYBRID-Methode wird diese Studie die Modellstruktur optimieren, wobei der Schwerpunkt auf der Verbesserung des Lernprozesses für Hyperkanten-Gewichtungen liegt. Durch die Einführung neuer Beschränkungsmechanismen und Optimierungsstrategien soll die Zuverlässigkeit und Interpretierbarkeit von Hirnnetzwerkdarstellungen höherer Ordnung verbessert und ein robusteres Framework für die Analyse von Interaktionen höherer Ordnung zwischen Hirnregionen konstruiert werden. (3) Multidimensionale funktionelle Validierung: Unter Verwendung der umfangreichen kognitiv-behavioralen Daten von HCP wird die Assoziation zwischen Hyperkanten höherer Ordnung und multidimensionalen kognitiven Merkmalen wie exekutiven Funktionen, Arbeitsgedächtnis und Emotionsverarbeitung systematisch validiert. Stabilitätsanalyse und empirische Validierung: Basierend auf HCP-Mehrzeitpunkt-Scandaten werden die Reproduzierbarkeit und Stabilität der Modellausgabe evaluiert und in einem unabhängigen Datensatz validiert.