皮层表面扩散生成模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。在这项研究中，我们提出了一种基于修改后的表面视觉转换模型作为主要架构的新型扩散模型，用于生成大脑皮层表面度量。我们在发育中的人类连接组计划 (dHCP) 中验证了我们的方法，结果表明我们的模型在捕捉变化中的大脑皮层表面的复杂细节方面表现出优越性能。此外，我们的模型可以在扫描时根据孕周龄 (PMA) 生成高质量、逼真的皮层表面样本。
通过BrainNetDiff方法结合多头变换器编码器从fMRI时间序列中提取特征，结合条件潜在扩散模型进行大脑网络生成，提高了准确性和稳定性。验证了该框架在构建大脑网络和疾病分类任务中的适用性。为神经影像学分析和疾病诊断提供了有价值的参考。
