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針對現有單節點模型識別準確度較低以及低階多元廣義線性模型（ LRMGLM）計算時間過長和使用局限性問題，提出基于擴展的低階多元廣義線性模型（ ELRMGLM）的腦節點識別方法。首先，建立可以同時處理兩次實驗所有節點數據的ELRMGLM，以更多的時間空間信息來提高算法的準確度；然后，利用帶時空平滑懲罰項的優化函數引入先驗信息，并通過迭代函數對模型參數進行求解；最后，使用基于K-means的快速選擇策略實現懲罰參數和大腦節點的快速選擇。三次樣本實驗中，ELRMGLM的準確度分別比經典血液動力學響應函數（canonical）方法、平滑有限脈沖響應（ SFIR）方法、正則化和廣義交叉驗證（Tik-GCV）方法的最優結果提升了約20010、8010、20010，略優于LRMGLM，且計算時間是LRMGLM的1/750。實驗結果表明，ELRMGLM能有效提高大腦節點的識別準確度，減少計算時間。
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