提示词描述

本研究概述了一种分析脑成像数据的多阶段方法：（1）数据处理和环境搭建：在服务器上部署Ubuntu系统，并使用HCP标准预处理工具处理fMRI数据，以建立多模态脑成像分析环境。（2）高阶拓扑表示模型构建：在现有HYBRID方法的基础上，本研究将优化模型结构，重点改进超边权重学习过程。通过引入新的约束机制和优化策略，旨在提高高阶脑网络表示的可靠性和可解释性，并构建一个更强大的框架来分析脑区之间的高阶交互。（3）多维度功能验证：利用HCP丰富的认知行为数据，系统地验证高阶超边与执行功能、工作记忆和情绪处理等多维度认知特征之间的关联。稳定性分析和经验验证：基于HCP多时间点扫描数据，评估模型输出的可重复性和稳定性，并在独立数据集中进行验证。