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摘要 - 功能连接在现代神经科学中起着至关重要的作用。这种方式阐明了大脑的功能和结构方面，包括多种病理背后的机制。这样的病理学是精神分裂症，通常是听觉言语幻觉。通常通过观察语音处理过程中的功能连接来研究后者。在这项工作中，我们通过对三组人的深度学习在二分法聆听任务期间对功能连通性进行了深入研究：精神分裂症患者有或没有听觉的语言幻觉和健康的对照。我们提出了一个基于图形神经网络的框架，在该框架中，我们将脑电图数据表示为图域中的信号。框架允许一个到1）根据脑电图记录预测脑精神障碍，2）将听力状态与每个组的静止状态区分开，3）识别特征性的任务范围内的结合。实验结果表明，所提出的模型可以区分以最先进的性能的上述组。此外，它还为研究人员提供了有关每个组功能连接性的有意义的信息，我们在当前的域知识上验证了这些信息。
研究与图神经网络和gnnexplainer的大脑连通性
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