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摘要 — 众所周知，图神经网络 (GNN) 可以有效地对各种领域的网络数据进行建模。然而，在脑网络分析中，GNN 是否能胜过传统的浅层图分类模型（例如图核）仍不清楚。为此，我们分析了建模脑网络的不同方法，包括基于图核的 SVM、基本 GNN 和核化 GNN。这些模型旨在帮助分析疾病和精神障碍，如躁郁症、人类免疫缺陷病毒 (HIV)、创伤后应激障碍 (PTSD) 和抑郁症。具体来说，我们使用三种方法进行实验：核化支持向量机 (SVM)、消息传递图神经网络 (MPGNN) 和核图神经网络 (KerGNN)。我们得出结论：1) 深度模型 (GNN) 通常优于浅层模型 (SVM)；2) 考虑特定图形主题的模型似乎并没有显着提高性能。我们还确定了其他图形核和 GNN 框架，这些框架有望推动大脑网络分析的进一步研究。索引词 — 大脑网络、GNN、图形学习、图形核、神经影像数据、SVM
比较用于脑网络分析的浅层和深层图模型
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