陕西师范大学学报(自然科学版)

作者：孙晨静, 冯茹苹, 杨渊元, 马思源, 常雨昕, 高洁, 葛宝, 赵世杰, 李锦, 强宁

单位：陕西师范大学物理学与信息技术学院,陕西西安710119,运城学院数学与信息技术学院,山西运城044000,西北工业大学自动化学院,陕西西安710072

关键词：深度学习,fMRI,脑网络检测

基金：陕西省自然科学基金(2024JC-YBMS-487),陕西省自然科学基金(2024SF-YBXM-064),陕西省自然科学基金(2025JC-YBMS-076),咸阳市科学技术局项目(L2023-ZDKJ-QCY-SXGG-GY-006),国家自然科学基金(42271315),国家自然科学基金(12275165),国家自然科学基金(11974231)

基于功能磁共振成像数据的脑网络检测是理解大脑认知和功能的关键,也是探索脑功能障碍疾病的基础。随着深度学习技术的发展,越来越多的研究者开始将其应用于脑网络检测领域。基于此,综述了目前这一领域的主要研究成果和进展。首先,介绍了基于功能磁共振成像的脑网络检测基本原理。随后,介绍了应用于脑网络检测的深度学习模型及相关应用,分析了这些模型的优势和局限性。最后,总结了深度学习方法应用于脑网络检测所面临的挑战和未来的研究方向。为进一步推动基于深度学习和功能磁共振影像的脑网络检测及应用研究提供了重要参考。

来源：2025年第6期

《陕西师范大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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