この記事では、脳画像解析における高次元データの限界を克服する新しい手法、動的カリキュラム学習（DCL-SE）を提案しています。このフレームワークは、データ駆動型の時空間エンコーディング（DaSE）を中心に構築されており、高次元の脳データを情報量豊かな二次元の動的表現に効率的に変換します。また、動的グループメカニズム（DGM）によってガイドされる学習戦略を用いて、機能抽出を段階的に改善します。アルツハイマー病や脳腫瘍の分類、脳動脈のセグメンテーション、脳年齢の予測を含む六つの公開データセットで評価した結果、DCL-SEは精度、堅牢性、解釈性において既存の方法を上回ることが示されました。これにより、大規模な事前トレーニング済みネットワークの時代において、タスク特化型のコンパクトなアーキテクチャの重要性が強調されています。