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摘要 — 随着磁共振成像 (MRI) 等用于测量大脑活动的非侵入性技术的最新进展，通过图形信号处理 (GSP) 研究结构和功能性大脑网络已获得显著关注。GSP 是揭示大脑功能和结构之间相互作用的关键工具，能够分析由感兴趣区域之间的连接定义的图形——在此上下文中称为连接组。我们的工作代表了在这个方向上迈出的又一步，通过探索图形表示学习领域的监督对比学习方法。这种方法的主要目标是生成主题级别（即图形级别）的向量表示，将具有相同标签的主题聚集在一起，同时将具有不同标签的主题分开。这些连接组嵌入来自图神经网络编码器-解码器架构，该架构共同考虑了结构和功能连接。通过利用数据增强技术，所提出的框架在使用人类连接组计划数据的性别分类任务中实现了最先进的性能。更广泛地说，我们以连接组为中心的方法论的进步支持了使用 GSP 发现更多大脑功能的良好前景，并可能对理解神经退行性疾病的异质性以实现精准医疗和诊断产生影响。
连接组分类的图对比学习
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