Descrição do Prompt

Esta pesquisa descreve uma abordagem multiestágios para analisar dados de neuroimagem: (1) Processamento de dados e configuração do ambiente: Um sistema Ubuntu é implementado em um servidor, e os dados de fMRI são processados usando as ferramentas de pré-processamento padrão do HCP para estabelecer um ambiente de análise multimodal de neuroimagem. (2) Construção de modelo de representação topológica de alta ordem: Com base no método HYBRID existente, este estudo otimizará a estrutura do modelo, concentrando-se em melhorar o processo de aprendizado de peso de hiperarestas. Ao introduzir novos mecanismos de restrição e estratégias de otimização, o objetivo é aumentar a confiabilidade e a interpretabilidade das representações de rede cerebral de alta ordem e construir uma estrutura mais robusta para analisar as interações de alta ordem entre as regiões cerebrais. (3) Validação funcional multidimensional: Usando os ricos dados comportamentais cognitivos do HCP, a associação entre hiperarestas de alta ordem e características cognitivas multidimensionais, como função executiva, memória de trabalho e processamento emocional, será sistematicamente validada. Análise de estabilidade e validação empírica: Com base nos dados de varredura de múltiplos pontos de tempo do HCP, a reprodutibilidade e a estabilidade da saída do modelo serão avaliadas e validadas em um conjunto de dados independente.