# 功能磁共振成像

f-LENNS把常规分辨率的功能磁共振幅度图像超分辨到1毫米各向同性，让介观尺度的功能组织不必依赖超高场扫描仪。模型只用域随机化的合成MRI训练，不含对抗或生成成分，因此无需重训即可用于不同场强、序列与分辨率的实验数据。在视觉皮层，超分辨后的色觉、运动与视差选择区定位比插值上采样和锐化更接近原始高分辨率采集。

f-LENNS把常规分辨率的功能磁共振幅度图像超分辨到1毫米各向同性，让介观尺度的功能组织不必依赖超高场扫描仪。模型只用域随机化的合成MRI训练，不含对抗或生成成分，因此无需重训即可用于不同场强、序列与分辨率的实验数据。在视觉皮层，超分辨后的色觉、运动与视差选择区定位比插值上采样和锐化更接近原始高分辨率采集。

个体化AI驱动的fMRI神经调控平台iNM不再对所有人使用同一套固定脑区靶点，而是从每位参与者自身的解剖与功能数据中构建“神经功能孪生”，在2秒时间分辨率下闭环强化舌部运动感觉网络。在健康参与者中，无监督隐马尔可夫模型显示目标状态占比由对照的82%升至97%，吞咽相关干扰状态由18%降至3%，运动、感觉与注意网络间连接增强53%至74%，且效应延续到停止调控后的时段。

个体化AI驱动的fMRI神经调控平台iNM不再对所有人使用同一套固定脑区靶点，而是从每位参与者自身的解剖与功能数据中构建“神经功能孪生”，在2秒时间分辨率下闭环强化舌部运动感觉网络。在健康参与者中，无监督隐马尔可夫模型显示目标状态占比由对照的82%升至97%，吞咽相关干扰状态由18%降至3%，运动、感觉与注意网络间连接增强53%至74%，且效应延续到停止调控后的时段。

MAAS把预训练音频扩散Transformer的条件输入从文本嵌入换成按脑区划分的fMRI响应，不再先训练一个解码器去预测CLAP或YamNet等外部刺激表示。在7T fMRI数据上，它与两阶段fMRI到潜变量条件化等基线相比，在CLAP相似度、成对识别准确率和Mel-SSIM等声学与语义指标上均取得一致改善。该框架还借助以听觉皮层计算模型为基础的保真度指标，量化各听觉皮层区域对重建音频的贡献。

MAAS把预训练音频扩散Transformer的条件输入从文本嵌入换成按脑区划分的fMRI响应，不再先训练一个解码器去预测CLAP或YamNet等外部刺激表示。在7T fMRI数据上，它与两阶段fMRI到潜变量条件化等基线相比，在CLAP相似度、成对识别准确率和Mel-SSIM等声学与语义指标上均取得一致改善。该框架还借助以听觉皮层计算模型为基础的保真度指标，量化各听觉皮层区域对重建音频的贡献。

该工作提出脑层级组织学习框架 BrainHO，用可学习的子图 token 与图 token 通过层级注意力按节点特征亲和度自底向上聚合脑区，并配合子图正交约束与层级一致性约束，在 ABIDE（N=1009，516 例 ASD/493 例健康对照）与 REST-meta-MDD（N=2380，1276 例 MDD/1104 例健康对照）上仅使用静态 PCC 连接矩阵即取得最高准确率（69.68% 与 64.71%）与最高敏感度（73.11% 与 67.43%），同时可视化出与 SMN、DAN 等预定义网络部分重合、又跨越多个预定义网络的疾病相关子网。

该工作提出脑层级组织学习框架 BrainHO，用可学习的子图 token 与图 token 通过层级注意力按节点特征亲和度自底向上聚合脑区，并配合子图正交约束与层级一致性约束，在 ABIDE（N=1009，516 例 ASD/493 例健康对照）与 REST-meta-MDD（N=2380，1276 例 MDD/1104 例健康对照）上仅使用静态 PCC 连接矩阵即取得最高准确率（69.68% 与 64.71%）与最高敏感度（73.11% 与 67.43%），同时可视化出与 SMN、DAN 等预定义网络部分重合、又跨越多个预定义网络的疾病相关子网。

该工作提出 KD-Brain，一个先验知识引导的图学习框架，通过将疾病特异的语义先验注入注意力 Query（Semantic-Conditioned Interaction）并用基于 KL 散度的 Pathology-Consistent Constraint 对齐学习到的子网络交互分布与临床先验，在 ABIDE（NYU）ASD 任务和单中心 BD、MDD 任务上取得优于 12 个基线的表现，并输出与精神病病理生理学一致的功能通路与关键脑区。

该工作提出 KD-Brain，一个先验知识引导的图学习框架，通过将疾病特异的语义先验注入注意力 Query（Semantic-Conditioned Interaction）并用基于 KL 散度的 Pathology-Consistent Constraint 对齐学习到的子网络交互分布与临床先验，在 ABIDE（NYU）ASD 任务和单中心 BD、MDD 任务上取得优于 12 个基线的表现，并输出与精神病病理生理学一致的功能通路与关键脑区。