一种嵌入群体先验的功能磁共振时空双流脑网络分析方法
Functional magnetic resonance spatio-temporal dual-stream brain network analysis method incorporating group prior information
1. 山东建筑大学 计算机与人工智能学院, 济南 250101
2. 山东省精神卫生中心, 济南 250014
摘要
基于功能磁共振成像的脑网络分析方法是大脑疾病诊断的关键手段。然而，现有深度学习方法多聚焦空间结构，忽视时间动态信息与被试间的群体先验，对时间动态特征的挖掘与被试间的相似关系利用不足。为了解决上述问题，提出了一个嵌入群体先验的双流时空模型(Spatio-Temporal Dual-Stream Model，STDSM)：首先构建基于图同构网络(GIN)与Mamba的并行时空特征学习框架，分别用于联合捕获脑活动的空间与时间特征；同时引入群体图结构以嵌入被试间的先验相似关系，通过邻域特征聚合实现群体层面的表征优化。在公开的自闭症(ABIDE)数据集以及抑郁症数据集(REST-Meta-MDD)上的实验展现了STDSM较好的疾病预测能力，通过协同建模时空信息并显式利用群体先验，有效提升了脑疾病预测的判别性能与泛化性能。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(62176112,62476155)
山东省自然科学基金面上项目(ZR2024MF063)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0415
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第6期
发布历史
[2026-02-25] 优先出版
引用本文
吴燕棣, 王晨, 王俊泽, 等. 一种嵌入群体先验的功能磁共振时空双流脑网络分析方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (6). (2026-02-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0415. (Wu Yandi, Wang Chen, Wang Junze, et al. Functional magnetic resonance spatio-temporal dual-stream brain network analysis method incorporating group prior information [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (6). (2026-02-25). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.10.0415. )
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- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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