May, 2022

FBNETGEN: 基于任务感知的基于 GNN 的 fMRI 分析方法：通过功能性脑网络生成

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TL;DRFBNETGEN 是一种通过深度大脑网络生成的任务感知和可解释的 fMRI 分析框架，旨在完全发挥深度图神经网络在基于网络的 fMRI 分析中的作用，并提供了通过突出预测相关的大脑区域进行独特解释的学习图。
functional magnetic resonance imagingfunctional brain networksgraph neural networktask-oriented brain networksclinical predictions
发现论文，激发创造
  • 通过功能性脑网络生成进行有效和可解释的 fMRI 分析

    本文提出了一个可训练的流程，以促进 fMRI 数据的分析和下游预测任务。结果表明，该流程能够更有效并独特地进行解释。

    Jul, 2021

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    通过模型解释技术，本文综述了图神经网络在功能磁共振成像数据集上应用于疾病预测任务中的应用，特别关注所生成的神经变性疾病和神经精神障碍的潜在生物标记的稳健性，并建议建立新的标准来评估这些潜在生物标记的稳健性。

    May, 2024

  • 可解释性脑网络分类的对比图池化

    本文提出了一种对脑网络进行图神经网络分析的方法，名为 ContrastPool，以满足功能性磁共振成像数据的特殊需求，并在神经退行性疾病的研究中展示了其优势。

    Jul, 2023

  • 深度强化学习引导的图神经网络用于脑网络分析

    本文提出了一个名为 BN-GNN 的新型脑网络表示框架，使用深度强化学习技术训练元策略以自动确定给定脑网络所需的最优特征聚合数量（反映在 GNN 层数中），并在八个现实世界脑网络数据集上进行了广泛实验。结果显示，相对于传统 GNN，在不同的脑网络分析任务上，BN-GNN 对性能的提升更加显著。

    Mar, 2022

  • 一种基于功能连接性的生成式自监督框架用于 fMRI 数据

    利用动态功能连接图中的时空信息，我们提出了一种生成式自监督学习方法，通过大规模 fMRI 数据集的实证结果表明，我们的方法在下游任务的微调中能够学习到有价值的表示，并构建出准确且稳健的模型。

    Dec, 2023

  • 用于解读任务 fMRI 生物标志物的图神经网络

    通过使用图神经网络和 fMRI 数据，开发出含有两个阶段的流程来识别 ASD 的生物标志物，并发现证据为 GNN 分类器使用的大脑区域 / 子图。

    Jul, 2019

  • 基于连接组学的大脑疾病分析可解释化图神经网络

    该研究提出了一个可解释性的框架，用于分析特定于疾病的感兴趣区域和突出连接。该框架包括一个面向脑网络的预测模型和一个全局共享的解释生成器，该生成器突出了特定于疾病的生物标记物。实验证明，该框架可以获得出色的性能并识别有意义的生物标记物。

    Jun, 2022

  • BrainNetDiff：基于多模态扩散模型的生成式人工智能助力脑网络生成

    通过引入一种名为 BrainNetDiff 的新方法，结合多头变换器编码器从 fMRI 时间序列中提取相关特征，并结合条件潜在扩散模型进行大脑网络生成，从图像到图形的融合，显著提高了大脑网络生成的准确性和稳定性，验证了该框架在构建健康和神经学受损队列中的大脑网络方面的适用性，实验证明了该方法在下游疾病分类任务中的显著效果，突出了大脑网络研究的前景价值，特别是在神经影像学分析和疾病诊断中的关键意义，为多模态大脑影像数据处理提供了有价值的参考，并为神经影像领域引入了一种新的高效解决方案。

    Nov, 2023

  • 基于池化正则化的图神经网络在 fMRI 生物标志物分析中的应用

    研究使用图神经网络分析脑网络结构数据中与某些神经系统疾病相关的生物标志物。提出了一种可解释的 GNN 框架，其中包括一种新颖的显著区域选择机制和设计新颖的规则化池化层，以突显感兴趣区域（ROI），从而推断哪些 ROI 重要于识别某些疾病。在自闭症神经影像数据集上应用 PR-GNN 框架并展示其在分类准确性方面的优越性及与以往自闭症神经影像现出的生物标志物结果的高度一致性。

    Jul, 2020

  • BrainGB: 基于图神经网络的脑网络分析基准

    使用结构或功能连接来绘制人脑的连通图已成为神经影像分析中最普遍的范例之一。 本文提出 BrainGB 作为探索有效的 GNN 设计的基准，来实现开放和可复现的基于 GNN 的大脑网络分析研究。

    Mar, 2022