研究指出fMRI认知预测的个体化网络归因可靠性有限
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研究指出fMRI认知预测的个体化网络归因可靠性有限
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AI 综述
Sheethal Bhat 等人在 arXiv 发布论文，评估基于 ADNI 875 名受试者训练的静息态功能连接预测模型（Schaefer-200 连接预测 MMSE/ADAS-Cog13）的个体化网络消融归因可靠性，结论是个体特异成分温和但非零，需要同时报告重测可靠性与置换零对照，避免高估个体特异性。 具体测得：split-half 可靠性接近上限（Spearman p=0.948/0.950），但 scan-rescan 时降至 p=0.609/0.616；置换零假设显示归因中存在强群体共享结构。作者建议在评估个体化归因时纳入重测可靠性与零对照检验。
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最新进展10月28日 00:04
ADNI 静息态 fMRI 认知预测中个体化功能网络归因的可靠性分析报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv · cs.AIADNI 静息态 fMRI 认知预测中个体化功能网络归因的可靠性分析
一项基于 ADNI 875 名受试者的研究评估了静息态 fMRI 认知预测中个体化功能网络归因的重测可靠性。使用 Schaefer-200 功能连接预测 MMSE/ADAS-Cog13 时，split-half 可靠性接近上限（Spearman p=0.948/0.950），但 scan-rescan 时降至 p=0.609/0.616；置换零假设显示归因中存在强群体共享结构，个体特异成分温和但非零。作者建议同时报告 scan-rescan 可靠性与置换零对照，避免高估个体特异性。
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