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近年来,基于磁共振影像的功能连接网络为脑疾病(如阿尔茨海默症和自闭症)的早期诊断提供了一种重要手段.然而,由于测试者的呼吸、心跳等生理因素的干扰,加之扫描过程中产生的轻微头动,导致获取的数据不可避免地包含结构噪声,这给功能连接网络构建带来很大挑战.尽管传统的数据预处理方法能在一定程度上提高数据质量,但其仅作用于原始数据空间,且数据预处理与功能连接网络构建独立进行,人为割裂了两者之间存在的内部关联.研究表明,特定变换域的数据可能拥有较低的噪声并富含更多的信息.受此启发,本文提出了一种变换域的自适应功能