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神经影像学研究越来越多地使用面向网络的分析来了解健康和分散个体的人脑。神经科学研究提供了证据，表明这些神经回路在解释人口之间的大脑功能差异方面起着至关重要的作用[1]。青少年脑认知发展（ABCD）研究[2]是美国脑发育和儿童健康的最大和长期研究。它为多样化的人群提供了广泛的大脑发展数据集，包括fMRI和丰富的生物学和行为调查结果。此数据集提供了一个机会，可以探索与错综复杂的大脑联系和丰富的行为数据之间的关系。最近有一种趋势是使用源自神经成像数据（例如fMRI）来预测各种临床结果的脑网络。然后分析这些模型以确定功能性脑网络与临床结果之间的潜在相关性。例如，Li等人。[3]提出了一个GNN模型来预测临床靶标，然后发现了特定于任务的神经系统标志物。此外，Chen等人。[1]在ABCD研究中为每个行为任务构建了单个模型，并分析了这些模型以捕获各种行为的关系。我们没有在这项工作中训练每个任务的单个模型，而是通过多任务学习（MTL）同时培训35个任务以及来自ABCD研究中7327个样本的休息状态功能性脑网络。MTL是一个框架，使多个学习任务能够共享其知识，从而改善了概括。所使用的骨干模型是脑网络跨前来[4]。MTL模型体系结构的概述如图1：大脑网络变压器将大脑网络转换为图形级别的嵌入，然后将其馈入每个预测目标的不同特定任务完全连接的网络（FCN）中。使用ADAM优化器对所有目标进行了端到端训练，并应用了平方误差以计算损失和评估性能。此外，我们为比较训练了35个单独的大脑网络变压器，一个用于每个任务。我们将35个任务包括在ABCD研究中，分为3个类别（域）：认知预测（15个任务），人格预测（9个任务）和心理健康预测（11个任务）。我们的实验结果表明，MTL的性能明显优于单任务mod-
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