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DeepFDR：一种基于深度学习的神经影像数据虚假发现率控制方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种利用深度学习的图像分割来解决基于体素的多重检验问题的新的空间FDR控制方法DeepFDR。DeepFDR相对于现有方法具有明显的优势，在FDR控制和减少错误的非发现率方面表现出色，并且在处理大规模神经影像数据方面具有极高的计算效率。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的空间FDR控制方法DeepFDR。
- DeepFDR利用无监督的基于深度学习的图像分割来解决基于体素的多重检验问题。
- 在综合模拟和老年痴呆症FDG-PET图像分析的数值研究中，DeepFDR显示出明显的优势。
- DeepFDR在FDR控制和减少错误的非发现率方面表现出色。
- DeepFDR在处理大规模神经影像数据方面具有极高的计算效率。
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