, 호흡 진폭과 심박수를 뇌 전체 fMRI 역학으로부터 연속적인 변화를 직접 복호화하는 장단기 기억(Long-Short-Term-Memory, LSTM) 기반 네트워크이다. 체계적인 평가를 통해 본 접근법의 데이터셋과 실험 조건 전반에 대한 일반화 가능성을 조사한다. 또한 fMRI 분석에 이러한 지표들을 포함하는 것의 중요성을 보여준다. 본 연구는 뇌-신체 상호작용을 연구하는 것의 중요성을 부각시키며, fMRI를 바이오마커로서 더욱 효과적으로 활용하는 데 기여할 수 있는 도구를 제안하고, 널리 활용 가능한 오픈소스 소프트웨어를 제공한다.

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