SafeLens：一个统计受控的非线性机器学习框架，用于刻画事件锁定神经活动中的隐藏动态

事件核心是一项方法学预印本：SafeLens 被提出用于检测事件锁定神经活动中的非线性动态，目前仅见于 bioRxiv，尚未经同行评审。 据该预印本报道，SafeLens 将随机森林与静息态经验零分布结合，在严格统计控制下检测事件锁定的非线性神经动态。报道未给出具体数据集、样本量或验证结果，因此其检出能力与适用范围尚待同行评审和独立验证。 需注意，这是方法框架的提出，而非对某一脑区或认知功能的因果结论；其表现目前仅为作者报告。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。