arXiv ID:
2606.29695
arXiv 提交日期: 2026-06-29
渐进式自监督学习与个性化社区划分的脑网络分析 / Progressive Self-Supervised Learning with Individualized Community Assignment for Brain Network Analysis
1️⃣ 一句话总结
本文提出一种名为BrainPICM的自监督学习框架,通过逐步为每个大脑区域分配个体化的模块社区标签,并优先关注那些可能反映病理变化的区域,使模型能同时学习脑网络的稳定结构和个体差异,在自闭症、多动症和阿尔茨海默症数据集上显著提升了诊断准确率。