深度学习模型已使高维功能MRI（fMRI）数据的分析能够跃升。然而，许多以前的方法对各种时间尺度的上下文表示次优敏感。在这里，我们提出了螺栓，这是一种血氧级依赖性变压器模型，用于分析多变量fMRI时间序列。螺栓利用了一系列具有新型融合窗户注意机制的变压器编码器。编码是在时间序列中在时间重叠的窗口上执行的，以捕获本地表示。为了暂时地集成信息，在每个窗口中的基本令牌和来自附近窗口的边缘令牌之间计算交叉窗口的注意力。要逐渐从本地表示，窗口重叠的程度以及边缘令牌的数量在整个级联反应中逐渐增加。最后，采用了一种新颖的跨窗口正则化来使整个时间序列之间的高级分类特征对齐。大规模公共数据集的全面实验证明了螺栓与最先进方法的出色性能。此外，解释性分析以确定具有里程碑意义的时间点和区域，这些时间点和区域最大程度地促进模型的决策证实了文献中突出的神经科学发现。
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