本研究提出了一种新的深度学习纤维聚类框架——深度多视图纤维聚类(DMVFC)，该框架结合了纤维的几何特征和功能性磁共振成像的BOLD信号，解决了传统扩散磁共振成像方法忽视功能信号的问题。实验结果表明，DMVFC在功能一致的白质分区方面优于现有方法。
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