使用零样本时间序列基础模型进行功能MRI和合成信号的预测与因果关系分析

Reddit r/ArtificialInteligence 2026/07/02 06:50 论文

time-series fMRI zero-shot foundation-model prediction causality

摘要

本文介绍了一种零样本时间序列基础模型，应用于功能MRI与合成信号的预测和因果关系分析。

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-032-29924-6_47

查看原文

相似文章

Papers with Code Trending

本文介绍了一篇关于时间序列基础模型（TimeFM）的研究论文，这是一种仅解码器模型，通过借鉴大型语言模型技术，在多样化的时间序列数据集上实现了近乎最佳的零样本性能。

arXiv cs.LG

本文提出DSFM，一种新颖的生成框架，利用小波分解和谱流匹配合成逼真的fMRI时间序列，用于脑疾病识别，解决了数据稀缺和非平稳性挑战。

arXiv cs.LG

Darts，一个广受欢迎的开源Python时间序列分析库，引入了一个统一的FoundationModel类集合，该集合整合了多种时间序列基础模型（Chronos-2、TimesFM 2.5、TiRex、PatchTST-FM），通过标准化接口和最小依赖实现零样本和微调预测。

arXiv cs.LG

提出FM-fMRI，一种事件条件流匹配模型，能够从静息态fMRI合成任务fMRI时间序列，在Human Connectome Project和内部自闭症队列上实现了优于基线的频谱和连接一致性，并改进了下游自闭症分类性能。

Reddit r/ArtificialInteligence