프롬프트 설명

본 연구는 뇌 영상 데이터 분석을 위한 다단계 접근 방식을 제시합니다. (1) 데이터 처리 및 환경 설정: Ubuntu 시스템을 서버에 배포하고, HCP 표준 전처리 도구를 사용하여 fMRI 데이터를 처리하여 다중 모드 뇌 영상 분석 환경을 구축합니다. (2) 고차 위상 표현 모델 구축: 기존 HYBRID 방법을 기반으로 모델 구조를 최적화하고, 하이퍼엣지 가중치 학습 프로세스 개선에 집중합니다. 새로운 제약 메커니즘과 최적화 전략을 도입하여 고차 뇌 네트워크 표현의 신뢰성과 해석 가능성을 향상시키고, 뇌 영역 간의 고차 상호 작용 분석을 위한 더욱 강력한 프레임워크를 구축하는 것을 목표로 합니다. (3) 다차원 기능 검증: HCP의 풍부한 인지 행동 데이터를 사용하여 고차 하이퍼엣지와 실행 기능, 작업 기억, 감정 처리와 같은 다차원 인지 기능 간의 연관성을 체계적으로 검증합니다. 안정성 분석 및 경험적 검증: HCP 다중 시점 스캔 데이터를 기반으로 모델 출력의 재현성과 안정성을 평가하고 독립적인 데이터 세트에서 검증합니다.