Modeling Higher-Order Brain Interactions via a Multi-View Information Bottleneck Framework for fMRI-based Psychiatric Diagnosis
通过多视图信息瓶颈框架建模高阶脑相互作用用于基于fMRI的精神疾病诊断
机构 * Department of Computer Science, Vrije Universiteit Amsterdam（范德比大学计算机科学系） ； Tri-Institutional Center for Translational Research in Neuroimaging and Data Science (TReNDS)（神经影像与数据科学转化研究中心） ； Georgia State University（佐治亚州立大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Emory University（埃默里大学） ； Department of Physics and Technology, UiT - The Arctic University of Norway（北挪威大学物理与技术系）
专题命中 BCI数据与评测 ：cortical(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出O信息度量，用于建模高阶脑相互作用，结合三阶和四阶O信息，通过多视图信息瓶颈框架提升fMRI精神疾病诊断性能，实验表明优于11种基线方法，揭示可解释的区域协同-冗余模式。
