В данном исследовании представлена инновационная разработка в области нейровизуализации — модель глубокого обучения, предназначенная для интеграции топографических карт мозга и функциональных коннектомов. Авторы использовали архитектуру Surface Vision Transformer (ViT) для создания метода, который позволяет переводить карты пространственной организации сетей в индивидуализированные коннектомы на основе данных функциональной МРТ в состоянии покоя (rsfMRI). Результаты тестирования показали высокую точность реконструкции на уровне 0.73 (±0.09) и успешную трансляцию топографии в коннектом с коэффициентом 0.43 (±0.08). Важным достижением является то, что полученные синтетические коннектомы сохраняют способность к идентификации личности и корректно отражают связи между структурой мозга и когнитивными функциями. Данная методология позволяет объединить разрозненные подходы в изучении rsfMRI, обеспечивая более глубокое и целостное понимание человеческого коннектома. Практическая значимость работы заключается в создании инструмента для более точного моделирования индивидуальных особенностей работы мозга.