[Classification of systemic lupus erythematosus resting-state functional magnetic resonance imaging data based on the end-to-end model].
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< 0.01). In conclusion, the model constructed in this study provides a new scheme for the auxiliary diagnosis of SLE, and its automated classification architecture has potential application value.
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