Zhijun Yao

重度抑郁症中结构-功能连接带宽的改变：一项多重网络分析

动态特征仲裁与协同注意力用于高保真脑MRI超分辨率

多模态连接组特征的功能僵化可识别个体层面的双相障碍

基于个体间人类脑活动重建共享视觉体验

基于小波的双分支扩散模型用于低剂量CT和PET去噪

BrainBMT：通过多批次脑网络融合的几何深度学习用于临床分型

基于多模态图融合的GCN，用于利用fMRI和T1加权MRI进行阿尔茨海默氏症诊断

阻塞性睡眠呼吸暂停患者结构脑网络拓扑结构的异常：一项DTI研究

构建基于机器学习的与外泌体相关的膀胱癌预后模型，并鉴定THBS1为潜在靶点

地下道路缺陷智能识别算法研究

基于多模态神经影像信息的抑郁症诊断深度自适应融合网络：一项开放数据研究

利用监督局部低秩相关嵌入融合时空信息进行抑郁识别

利用多模态多层超图对自闭症谱系障碍进行亚型划分

基于子图熵的网络方法用于从静息态脑磁图分类双相障碍

基于适配体靶向识别介导的双自杂交的易感铜绿假单胞菌分析

糖皮质激素通过重塑应激大鼠下丘脑-垂体-肾上腺轴稳态来减轻下丘脑神经损伤（vol 475, 115223, 2024）

L-3-正丁基苯酞通过抑制内质网应激相关蛋白IRE1α-ASK1-JNK通路，减轻间歇性酒精暴露诱导的青少年大鼠下丘脑细胞凋亡。