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脑网络因其能够更好地表征神经和精神疾病中的脑动态和异常而受到越来越多的关注。近年来，深度学习取得了巨大的成功。许多人工智能算法，尤其是图学习方法，已被提出用于分析脑网络。现有图学习方法的一个重要问题是这些模型通常不易解释。在本研究中，我们提出了一种可解释的脑网络回归分析图学习模型。我们将这个新框架应用于人类连接组计划 (HCP) 的受试者，以预测多个成人自我报告 (ASR) 分数。我们还使用其中一个 ASR 分数作为示例，说明如何使用我们的模型识别回归过程中的性别差异。与其他最先进的方法相比，我们的结果清楚地证明了我们的新模型在有效性、公平性和透明度方面的优越性。
用于脑网络回归分析的分层图学习模型
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