Learning Interpretable and Robust Spatiotemporal Dynamics from fMRI for Precise Identification of Neurological Disorders

Resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) has significantly advanced the diagnosis of brain diseases. However, existing methods are generally limited to small, disease-specific datasets with less convincing outcomes or lack the interpretability needed to identify reliable disease...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Proceedings (IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine) s. 968 - 975
Hlavní autoři:	Li, Youhao, Huang, Yongzhi, Gao, Qingchen, Chen, Pindong, Liu, Yong, Tu, Liyun
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 03.12.2024
Témata:	Autoencoders Biological system modeling Biomarkers Brain disorders Brain modeling classification Functional magnetic resonance imaging Image reconstruction Measurement Neurological diseases non-negative matrix factorization Reliability resting-state fMRI Spatiotemporal phenomena supervised variational autoencoders
ISSN:	2156-1133
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!