기능적 자기공명영상(fMRI)을 이용해 인간 뇌를 연구한 다수의 연구들이 생리학적 측정을 포함하지 않으며, 이는 fMRI 연구의 해석과 풍부함에 상당한 영향을 미친다. 호흡 및 심박수와 같은 자율신경 생리의 자연스러운 변동은 인지, 감정, 건강을 포함한 핵심 기능에 대한 창을 제공하며, fMRI 신호에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 전 뇌 fMRI 역학으로부터 호흡 진폭과 심박수의 연속적인 변화를 직접 해독하는, 장단기기억(Long-Short-Term-Memory, LSTM) 기반 네트워크인 DeepPhysioRecon을 개발하였다. 체계적인 평가를 통해 이 접근법의 일반화 가능성을 서로 다른 데이터셋과 실험 조건 전반에 걸쳐 조사한다. 또한 이러한 측정을 fMRI 분석에 포함하는 것의 중요성을 시연한다. 본 연구는 뇌-신체 상호작용을 연구하는 것의 중요성을 강조하고, fMRI를 바이오마커로서 더 효과적으로 활용하는 데 기여할 수 있는 도구를 제안하며, 널리 적용 가능한 오픈소스 소프트웨어를 제공한다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.