本文探讨了多视角结构方程模型下的因果发现,提出了一种新方法,放宽了对非高斯扰动的假设。通过利用视角间的相关性,证明了模型的可识别性,并提出了多种因果发现算法。这些方法在神经影像数据上进行了验证,有效估计了脑区之间的因果关系。
本研究使用神经影像数据和机器学习算法构建了脑龄预测模型。通过预训练和微调神经网络,可以准确估计不同人群的生物年龄,并成功应用于不同的数据集。
本文研究了使用神经影像数据和机器学习算法估计生物年龄的脑龄预测模型。通过预训练和微调神经 VNN,可以从不同人群中提取符合生物学规律的脑龄估计,并成功迁移到不同的数据集中。
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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