提示詞描述

本研究概述了一種分析腦部影像資料的多階段方法：(1) 資料處理與環境建置：於伺服器上部署 Ubuntu 系統，並使用 HCP 標準預處理工具處理 fMRI 資料，以建立多模態腦部影像分析環境。(2) 高階拓撲表示模型建構：基於現有的 HYBRID 方法，本研究將優化模型結構，重點在於改善超邊權重學習過程。透過引入新的約束機制和優化策略，旨在提高高階腦部網路表示的可靠性和可解釋性，並建構更穩健的框架來分析腦區之間的高階互動。(3) 多維功能驗證：利用來自 HCP 的豐富認知行為資料，將系統性地驗證高階超邊與多維認知特徵（如執行功能、工作記憶和情緒處理）之間的關聯。穩定性分析與經驗驗證：基於 HCP 多時間點掃描資料，將評估模型輸出的可重複性和穩定性，並在獨立資料集中進行驗證。