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Alignment of auditory artificial networks with massive individual fMRI brain data leads to generalisable improvements in brain encoding and downstream tasks.

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第一作者： Maëlle,Freteault

第一单位： Université de Montréal, Montréal, QC, Canada.;Centre de Recherche de L'Institut Universitaire de Gériatrie de Montréal, Montréal, QC, Canada.;IMT Atlantique, Lab-STICC, UMR CNRS 6285, F-29238, Brest, France.

作者： Maëlle,Freteault ^[1] ; Maximilien,Le Clei ^[2] ; Loic,Tetrel ^[3] ; Lune,Bellec ^[4] ; Nicolas,Farrugia ^[5]

作者单位： Université de Montréal, Montréal, QC, Canada.;Centre de Recherche de L'Institut Universitaire de Gériatrie de Montréal, Montréal, QC, Canada.;IMT Atlantique, Lab-STICC, UMR CNRS 6285, F-29238, Brest, France. ^[1] Centre de Recherche de L'Institut Universitaire de Gériatrie de Montréal, Montréal, QC, Canada. ^[2] Centre de Recherche de L'Institut Universitaire de Gériatrie de Montréal, Montréal, QC, Canada.;Kitware Europe, Villeurbanne, France. ^[3] Université de Montréal, Montréal, QC, Canada.;Centre de Recherche de L'Institut Universitaire de Gériatrie de Montréal, Montréal, QC, Canada. ^[4] IMT Atlantique, Lab-STICC, UMR CNRS 6285, F-29238, Brest, France. ^[5]

关键词 artificial neural networks auditory neuroscience deep phenotyping datasets downstream generalisation functional magnetic resonance imaging (fMRI)individual-specific computational models

DOI 10.1162/imag_a_00525

PMID 40800971

发布时间 2026-09-24

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Imaging neuroscience (Cambridge, Mass.)

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