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摘要 — 功能性磁共振成像 (fMRI) 是一种常用的测量神经激活的技术。它在识别帕金森病、阿尔茨海默病和自闭症等潜在的神经退行性疾病方面尤为重要。最近对 fMRI 数据的分析将大脑建模为图形，并通过图神经网络 (GNN) 提取特征。然而，fMRI 数据的独特特性需要对 GNN 进行特殊的设计。定制 GNN 以生成有效且可领域解释的特征仍然具有挑战性。在本文中，我们提出了一种对比双注意块和一种可微分图池化方法（称为 ContrastPool），以更好地利用 GNN 进行大脑网络，满足 fMRI 特定的要求。我们将我们的方法应用于 3 种疾病的 5 个静息状态 fMRI 脑网络数据集，并证明了它优于最先进的基线。我们的案例研究证实，我们的方法提取的模式与神经科学文献中的领域知识相匹配，并揭示了直接而有趣的见解。我们的贡献凸显了 ContrastPool 在促进对大脑网络和神经退行性疾病的理解方面的潜力。源代码可在 https://github.com/AngusMonroe/ContrastPool 上找到。
对比图池化用于可解释的分类...
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