通过使用场景图和图卷积网络对手术视频进行建模和分析，研究证明其在自动化手术工作流识别方面具有竞争性能，并对模型决策的解释性和稳健性提供了关键的临床支持。

Sep, 2023

通过使用场景图知识解决目前手术 VQA 系统中的问题条件偏见和融入场景感知推理两个挑战，我们提出了一种基于手术场景图的数据集 SSG-QA 和一种新颖的手术 VQA 模型 SSG-QA-Net，展示了通过将几何场景特征融入 VQA 模型设计中能够显著提高结果。

Dec, 2023

本文综述了现有的图神经网络可解释性技术，提出了分类方法并分别讨论了各类的优缺点、应用场景及评估指标，以协助研究人员和从业者了解现有的可解释性方法，识别不足并促进可解释性机器学习的进一步发展。

Jun, 2023

该研究整理并总结了关于应用于计算机视觉的基于图神经网络（GNNs）及其派生物（如 GAT、GCN 和 GRN）的方法的论文，从网络结构、数据集、以及与其他领域的关联等三个方面进行了详细阐述。

Dec, 2022

本文提出了一种基于多个线索的图神经网络（GNN）用于图像理解，相比于传统的特征和决策融合方法，GNN 能够在不同模型提取的特征之间传递信息。本文通过两个图像理解任务验证了 GNN 的性能，即组级情感识别（GER）和事件识别。实验表明，该方法在所选图像理解任务中取得了最优的性能。此外，本文介绍并共享了一个新的组级情感识别数据库。

Sep, 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

本文介绍了图神经网络（GNNs）的设计管道，详细讨论了其各个组成部分的变体，对其应用进行了系统分类，并提出了四个开放性问题供未来研究。

Dec, 2018

本文研究自解释图神经网络的新问题，提出了新的框架以实现可解释的节点分类，通过可解释的相似性模块以找到每个未标记节点的 $K$ 近邻标记节点，并在真实世界和合成数据集上进行了广泛的实验验证。

Aug, 2021

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

本文通过研究图神经网络（GNNs）中个别神经元的行为，提出新的度量方法和全局解释方法，证明 GNN 神经元充当概念探测器，在逻辑组合的节点度和邻域属性的概念中具有良好的对齐性，将 GNNs 转换成易于理解的概念级别，提高模型的解释性和透明性，并通过实验证明了其优越性。

Aug, 2022