GLOW：基于 Ward 聚类优化的广义线性模型神经影像分析方法

GLOW 通过贪心最小化广义线性模型（GLM）误差构建嵌套脑区层级，并利用剪枝恢复完整效应范围。在人类连接组项目（HCP）扩散图像测试中，GLOW 在 57% 的试验中将空间一致效应作为单一完整区域检出，敏感度最高提升 0.29。其运行时间随体素数量近似线性增长，在完整 HCP 体积上约为体素级方法的 4.5 倍。