Latent space-based network analysis for brain–behavior linking in neuroimaging
7.5
来源：
Nature
关键字：
deep learning brain science
发布时间：
2025-12-04 23:34
摘要：
研究提出了一种基于潜在空间的统计网络分析方法（LatentSNA），旨在改善神经影像学中生物标志物的检测能力。该方法通过网络科学和生成贝叶斯框架，显著提高了生物标志物对行为变异的影响估计的准确性，适用于多个成像模态和结果测量，涉及大量参与者，展现出良好的准确性和可重复性。
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关键证据
LatentSNA在中到大规模数据集中实现了110-150%的准确性提升
该方法在多个成像模态和结果测量中广泛适用
研究涉及8,003到11,861名参与者，显示出良好的可重复性
真实性检查
否
AI评分总结
研究提出了一种基于潜在空间的统计网络分析方法（LatentSNA），旨在改善神经影像学中生物标志物的检测能力。该方法通过网络科学和生成贝叶斯框架，显著提高了生物标志物对行为变异的影响估计的准确性，适用于多个成像模态和结果测量，涉及大量参与者，展现出良好的准确性和可重复性。