Descripción del prompt

Esta investigación describe un enfoque multi-etapa para analizar datos de neuroimagen: (1) Procesamiento de datos y configuración del entorno: Se implementa un sistema Ubuntu en un servidor, y los datos de fMRI se procesan utilizando las herramientas de preprocesamiento estándar de HCP para establecer un entorno de análisis de neuroimagen multimodal. (2) Construcción de un modelo de representación topológica de alto orden: Basándose en el método HYBRID existente, este estudio optimizará la estructura del modelo, centrándose en mejorar el proceso de aprendizaje del peso de las hiperaristas. Mediante la introducción de nuevos mecanismos de restricción y estrategias de optimización, el objetivo es mejorar la fiabilidad e interpretabilidad de las representaciones de redes cerebrales de alto orden y construir un marco más robusto para analizar las interacciones de alto orden entre las regiones cerebrales. (3) Validación funcional multidimensional: Utilizando los ricos datos cognitivo-conductuales de HCP, se validará sistemáticamente la asociación entre las hiperaristas de alto orden y las características cognitivas multidimensionales, como la función ejecutiva, la memoria de trabajo y el procesamiento de emociones. Análisis de estabilidad y validación empírica: Basándose en los datos de escaneo multi-temporal de HCP, se evaluará y validará la reproducibilidad y estabilidad de la salida del modelo en un conjunto de datos independiente.