Описание промпта

Данное исследование описывает многоэтапный подход к анализу данных нейровизуализации: (1) Обработка данных и настройка среды: На сервере развернута система Ubuntu, данные фМРТ обрабатываются с использованием стандартных инструментов предварительной обработки HCP для создания среды мультимодального анализа нейровизуализации. (2) Построение модели топологического представления высокого порядка: Основываясь на существующем методе HYBRID, данное исследование оптимизирует структуру модели, уделяя особое внимание улучшению процесса обучения весов гиперребер. Путем внедрения новых механизмов ограничений и стратегий оптимизации, цель состоит в том, чтобы повысить надежность и интерпретируемость представлений нейронных сетей высокого порядка и построить более надежную структуру для анализа взаимодействий высокого порядка между областями мозга. (3) Многомерная функциональная валидация: Используя богатые когнитивно-поведенческие данные HCP, будет систематически проверена связь между гиперребрами высокого порядка и многомерными когнитивными функциями, такими как исполнительные функции, рабочая память и обработка эмоций. Анализ стабильности и эмпирическая валидация: На основе данных многоточечного сканирования HCP будет оценена и проверена воспроизводимость и стабильность выходных данных модели в независимом наборе данных.