本研究提出了一种应用于静息状态 fMRI 体积的跨多尺度视角的技术，并利用深度学习的分类方法来理解神经退行性问题。研究结果显示，MCI 组中的ROI活动减少，枕叶活动增加，并且MCI组中的所有ROI显示出更大的时间序列可预测性。