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摘要。人类大脑是复杂神经生物系统的核心，其中的神经元、电路和子系统以神秘的方式相互作用。了解大脑的结构和功能机制一直是神经科学研究和临床疾病治疗的有趣追求。将人类大脑的连接映射为网络是神经科学中最普遍的范例之一。图神经网络 (GNN) 最近成为一种对复杂网络数据进行建模的潜在方法。另一方面，深度模型的可解释性较低，这阻碍了它们在医疗保健等决策关键环境中的使用。为了弥补这一差距，我们提出了一个可解释的框架来分析特定于疾病的兴趣区域 (ROI) 和突出的连接。所提出的框架由两个模块组成：一个面向大脑网络的疾病预测骨干模型和一个全局共享的解释生成器，该生成器突出显示特定于疾病的生物标志物，包括显着的 ROI 和重要连接。我们对三个真实的脑部疾病数据集进行了实验。结果验证了我们的框架可以获得出色的性能并识别有意义的生物标志物。该工作的所有代码均可在 https://github.com/HennyJie/IBGNN 上找到。
用于连接体的可解释图神经网络......
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