Description du prompt

Cette recherche décrit une approche en plusieurs étapes pour analyser les données d'imagerie cérébrale : (1) Traitement des données et configuration de l'environnement : Un système Ubuntu est déployé sur un serveur, et les données IRMf sont traitées à l'aide des outils de prétraitement standard HCP afin d'établir un environnement d'analyse d'imagerie cérébrale multimodale. (2) Construction d'un modèle de représentation topologique d'ordre supérieur : En s'appuyant sur la méthode HYBRID existante, cette étude optimisera la structure du modèle, en se concentrant sur l'amélioration du processus d'apprentissage des poids des hyperarêtes. En introduisant de nouveaux mécanismes de contrainte et des stratégies d'optimisation, l'objectif est d'améliorer la fiabilité et l'interprétabilité des représentations de réseaux cérébraux d'ordre supérieur et de construire un cadre plus robuste pour analyser les interactions d'ordre supérieur entre les régions cérébrales. (3) Validation fonctionnelle multidimensionnelle : En utilisant les riches données comportementales cognitives de HCP, l'association entre les hyperarêtes d'ordre supérieur et les caractéristiques cognitives multidimensionnelles telles que la fonction exécutive, la mémoire de travail et le traitement des émotions sera systématiquement validée. Analyse de la stabilité et validation empirique : Sur la base des données de balayage multi-temporelles de HCP, la reproductibilité et la stabilité de la sortie du modèle seront évaluées et validées dans un ensemble de données indépendant.