本文提出了支架提示调优（ScaPT），是一个新的基于提示的框架，旨在以高参数效率和更优性能将大规模功能性磁共振成像（fMRI）预训练模型适应于下游任务。该方法通过设计分层提示结构，仅更新2%的可训练参数，有效避免了传统完全调优中的过拟合问题，并在神经退行性疾病的诊断和个性特征预测中展示了其在低资源任务上的适应效率。