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功能磁共振成像（fMRI）是研究大脑功能的最常见成像模态之一。最新的神经科学的研究压力由fMRI数据构建的功能性脑网络的巨大潜力，以进行临床预测。传统功能大脑网络是嘈杂的，并不意识到下游预测任务，同时也与深图神经网络（GNN）模型不兼容。为了完全释放GNN在基于网络的fMRI分析中的力量，我们开发了FBNet-Gen，这是一种通过深脑网络生成的任务感知和可解释的fMRI分析框架。尤其是我们制定（1）关注的关注区域（ROI）具有提取，（2）脑网络的生成，以及（3）在特定预测任务的指导下，在可端到端的可训练模型中，用GNNS进行了临床预测。随着过程，关键的新颖组件是图形生成器，该图形学会将原始的时间序列特征转换为以任务为导向的大脑网络。我们的可学习图还通过突出与预测相关的大脑区域来提供独特的解释。在两个数据集上进行了全面的实验，即最近发布且目前最大的公开利用FMRI数据集青少年脑认知发展（ABCD）和广泛使用的FMRI数据集PNC，证明了FBNETGEN的卓越有效性和可解释性。该实现可在https://github.com/wayfear/fbnetgen上获得。关键字：fMRI，大脑网络，图形生成，图形神经网络
fbnetgen：通过功能性脑网络生成
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