提出了一个可解释的 GNN 框架 BrainNNExplainer，用于脑网络分析，主要由两个联合学习的模块组成：为脑网络设计的骨干预测模型和突出疾病特定脑网络连接的解释生成器，广泛实验证明了 BrainNNExplainer 的独特解释性和优秀性能。

Jul, 2021

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

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

探索人脑的复杂结构对于了解其功能和诊断脑部疾病至关重要。最近通过将人脑建模为具有图结构的模式来研究，其中不同的脑区表示为节点，这些区域之间的功能关系表示为边。此外，图神经网络（GNNs）在挖掘图结构数据方面显示出明显优势。近来，开发用于脑部疾病分析的 GNNs 进行脑图表示学习已引起越来越多的关注。然而，目前缺乏对该领域中当前研究方法的系统调查。本文旨在通过回顾利用 GNNs 进行脑图学习的研究工作来填补这一空白。我们首先介绍基于常见神经影像数据的脑图建模过程。随后，我们根据生成的脑图类型和目标研究问题对目前的工作进行系统分类。为了使这项研究能够为更广泛的研究人员群体所用，我们概述了代表性的方法和常用数据集，并提供其实施源。最后，我们对未来研究方向给出了我们的见解。该调查的存储库可访问 https://github.com/XuexiongLuoMQ/Awesome-Brain-Graph-Learning-with-GNNs。

Jun, 2024

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

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

我们提出了一种基于多视图 GNN 和对比学习的方法，用于对多模态脑网络进行分析，并通过在两个现实疾病数据集上的实验证明了该方法的有效性。

Jul, 2021

本研究提出了 Bargrain，它通过使用图卷积网络模拟了两种图结构：过滤后的相关矩阵和最优样本图，旨在既得益于这两种图结构，又解决了仅依赖单一结构的限制。大量实验证明，Bargrain 在脑部疾病数据集的分类任务中，以平均 F1 分数为衡量指标，胜过了现有方法。

Dec, 2023

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

本研究提出了一种针对大规模脑网络数据的 GNN 预训练框架 PTGB，能在没有特定任务标签的情况下学习脑网络的内在结构，并易于适应各种下游任务，从而实现对脑网络结构复杂性的自适应处理及临床神经疾病诊断的快速准确。

May, 2023