通过PED算法识别自闭症谱系障碍的诊断生物标志物 在神经信息学领域，自闭症谱系障碍（ASD）的研究多集中于脑部区域之间的双向连接关系，而较少涉及脑部区域的高阶相互作用异常。为了探讨脑区的复杂关系，作者团队采用了部分熵分解（Partial Entropy Decomposition, PED）算法，通过计算三脑区（triads）的高阶相互依赖性来捕捉高阶相互作用。本文提出了一种基于PED和替代检验方法的方法，检验单个脑区对三重脑区的影响，发现了关键的三脑区。进一步采用超图模块优化算法揭示了高阶脑结构，在ASD中，右丘脑与左丘脑的连接相比于典型对照（TC）更松散。关键的冗余三脑区（左小脑、左楔前叶和右下枕回）的相互作用表现出显著的衰减，而协同的关键三脑区（右小脑、左中央后回和左舌回）的相互作用明...