图Mamba与稀疏拟合驱动的自闭症谱系障碍预测
Graph Mamba with sparse fitting for autism spectrum disorder prediction
浙江工业大学 计算机科学与技术学院, 杭州 310023
摘要
静息态功能磁共振成像(resting-state functional magnetic resonance imaging，rs-fMRI)被广泛用于自闭症谱系障碍(autism spectrum disorder，ASD)预测研究。为克服脑区交互关系难以建模、深层网络易出现梯度消失及模型解释性不足等问题，提出一种基于功能连接(functional connectivity，FC)的图Mamba与稀疏拟合驱动网络。该方法通过图Mamba编码器提取具有长程依赖的时序特征，建模可解释的功能连接矩阵；引入残差机制以提升图卷积网络的层次表征能力；并设计图稀疏拟合结合加权聚合策略以缓解维度膨胀问题。在ABIDE数据集上的实验表明，该方法在AAL脑区划分下五折交叉验证的分类准确率达到73.4%，优于所有主流方法。进一步分析发现，所识别的潜在生物标志物与现有医学认知理论高度一致，为ASD临床诊断提供了新的参考。
关键词
基金项目
国家自然科学基金面上项目(62276232)
浙江省高校重大人文社科攻关计划项目(2024GH101)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0476
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第7期
发布历史
[2026-03-24] 优先出版
引用本文
严昊, 朱军伟. 图Mamba与稀疏拟合驱动的自闭症谱系障碍预测 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (7). (2026-03-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0476. (Yan Hao, Zhu Junwei. Graph Mamba with sparse fitting for autism spectrum disorder prediction [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (7). (2026-03-24). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0476. )
关于期刊
- 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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