本文提出了一种基于大脑模块化的动态表示学习框架，利用图神经网络和神经认知模块进行核心区域的提取，以更好地利用脑功能网络的模块化结构，探究有效的 fMRI 生物标记物用于临床诊断。

Jun, 2023

通过使用计算方法提出一种层次化模块分解大量高分辨率脑功能网络的方法，探讨人类大脑功能网络的层次化模块组织及模块内模块结构，揭示了模块间连接的关键作用，为研究大脑的适应性提供了基础。

Apr, 2010

使用静息态功能磁共振成像技术 (RsfMRI)，本文提出了一种名为 BrainRGIN 的新型建模架构，通过在静态功能网络连接矩阵上使用图神经网络，预测智力 (流体、晶体和总体智力)。在青少年大脑认知发展数据集上评估了我们的模型，证明了其在预测智力个体差异方面的有效性。我们的模型在智力预测任务的均方根误差和相关性得分上均优于现有的相关图形架构和其他传统的机器学习模型。中央额叶回对流体和晶体智力都有显著的贡献，表明它们在这些认知过程中起着关键的作用。总复合分数识别出一组与大脑相关的多样区域，凸显了总智力的复杂性。

Nov, 2023

本文综述了功能连接组的快速发展和多种方法，在静息状态下和任务驱动实验中如何比较它们，同时分析它们在不同个体和条件下的变异性，可以揭示大脑病理和认知机制的标记。

Apr, 2013

考虑到多模态神经影像具有互补信息，本文提出了一种新的层次结构 - 功能连接融合（HSCF）模型，并在 ADNI 数据库上进行了测试，结果显示该模型在分类评估方面的表现优于其它竞争模型，能够更好地生成脑结构 - 功能连接并识别认知疾病的异常大脑连接。

Jun, 2023

通过采用分层贝叶斯高斯图模型，该研究方法能够利用结构连接知识来估计功能网络，从而提高了功能大脑网络估计的准确性和拓扑特征在扫描会话间的可重复性。

Feb, 2018

本论文提出了一种新的双变压器框架，可以同时推断空间和时间维度下的共同和个性的功能网络，该方法应用于人体连接组项目（HCP）运动任务 - fMRI 数据集，并成功识别出多个共同脑网络和一组个体特异的网络。

Apr, 2022

用 Deep Signed Brain Networks（DSBN）建立了一种新的图学习框架，以连接两种脑网络，以预测临床表型和神经退行性疾病，结果显示其优于其他现有方法。

May, 2022

RNNs trained on compositional tasks can exhibit functional and anatomical modularity when applying brain-inspired modular training, leading to improved performance and potential applications in neuromorphic computing and enhancing interpretability of neural network architectures.

Oct, 2023

通过建立整个脑部的概率模型，利用群体数据来推断个体的脑连接结构，进而探索大规模的功能结构，以及首次展示已知的认知网络是如何成为功能连接图的集成社团的。

Aug, 2010