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摘要 网络神经科学的图形信号处理方面的进步为整合大脑结构和功能提供了一条独特的途径，目的是揭示大脑在系统层面的一些组织原则。在这个方向上，我们开发了一个监督图形表示学习框架，通过图形编码器-解码器系统对大脑结构连接 (SC) 和功能连接 (FC) 之间的关系进行建模。具体来说，我们提出了一种配备图形卷积编码器的暹罗网络架构，以学习图形（即主题）级嵌入，以保留大脑网络之间与应用相关的相似性度量。这样，我们有效地增加了训练样本的数量，并通过规定的目标图形级距离带来了灵活性，可以合并额外的先验信息。虽然有关大脑结构-功能耦合的信息是通过从 SC 重建大脑 FC 隐式提取的，但我们的模型还设法学习保留输入图之间相似性的表示。学习到的表示的卓越判别能力在包括主题分类和可视化在内的下游任务中得到了证明。总而言之，这项工作通过利用度量数据分析的标准工具，倡导利用学习到的图形级、相似性保留嵌入进行脑网络分析的前景。索引术语 Ð脑连接组学、图形表示学习、孪生网络、图形卷积网络。
学习大脑结构-功能耦合的相似性保留表征
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