研究了自闭症数据集，以确定自闭症和健康组之间的差异。为此，分析了这两组的静止状态功能磁共振成像（RS-FMRI）数据，并创建了大脑区域之间的连接网络。开发了几个分类框架，以区分组之间的连接模式。比较了统计推断和精度的最佳模型，并分析了精度和模型解释性之间的权衡。最后，据报道，分类精度措施证明了我们框架的性能。我们的最佳模型可以以71％的精度将自闭症和健康的患者分类为多站点I数据。
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