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IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 2025年6月动态图Transformer在脑疾病诊断中的应用研究

一、作者与机构
本研究由大连理工大学软件技术学院的Ahsan Shehzad、张东宇（Dongyu Zhang）、IEEE会员Shuo Yu、Shagufta Abid及IEEE高级会员冯夏（Feng Xia）合作完成，发表于2025年6月的《IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics》第29卷第6期。研究得到国家语言文字工作委员会重点项目（ZDI145-80）等基金支持。

二、学术背景
研究领域：本研究属于神经影像学与人工智能交叉领域，聚焦基于功能磁共振成像（fMRI）的动态脑网络分析。
研究动机：传统滑动窗口方法构建动态脑网络存在两大局限：（1）固定时间窗长度无法适应脑活动的动态波动；（2）全局空间范围引入噪声并降低对局部功能障碍的敏感性。这些问题可能导致误诊。
目标：提出BrainDGT模型，通过自适应脑状态估计和模块化分析提升脑疾病诊断精度。

三、研究方法与流程
1. 动态脑网络构建
- 数据预处理：使用Nipype框架整合FSL和ANTs工具，完成时间层校正、运动校正、标准化（MNI空间）和空间平滑（高斯核4-8mm FWHM）。
- 功能模块划分：基于Schaefer图谱将大脑划分为7个功能网络（如默认模式网络、背侧注意网络），共400个脑区。
- 脑状态估计：通过Wiener反卷积从血氧水平依赖（BOLD）信号中提取神经活动，采用PELT算法自适应分割时间序列，避免固定窗口限制（图3）。
- 动态连接计算：对每个脑状态计算Pearson相关性，保留前70%连接构建动态图。

2. 动态图Transformer模型
- 输入嵌入：节点特征为脑区连接谱，边特征为相关性权重，通过线性变换映射到高维空间。
- 图编码器：采用多头图注意力网络（GAT）学习脑网络结构特征，通过3层GAT聚合邻域信息。
- 时序编码器：Transformer结构捕捉时间依赖性，加入位置编码并应用掩码机制处理变长序列。
- 自适应融合：对7个功能模块的特征进行加权融合，通过缩放点积注意力机制突出关键时空特征。
- 分类器：多层感知机（MLP）输出疾病概率，使用交叉熵损失和Adam优化器训练。

四、主要结果
1. 性能验证
在ADNI（阿尔茨海默病）、PPMI（帕金森病）和ABIDE（自闭症）数据集上，BrainDGT的准确率分别达77.52%、88.58%和85.42%，显著优于基线模型：
- 比传统机器学习（如MLP）准确率提升27%（ADNI）
- 比静态图模型（如BrainNetTF）提升9.4%
- 比先进动态模型（如OT-MCSTGCN）提升3.5%

2. 消融实验
- 移除预处理导致准确率下降19.2%，证明去噪至关重要。
- 取消功能模块划分使ADNI数据集性能降低4.9%，验证模块化分析的价值。

3. 参数分析
- 最优功能模块数为7-10（Schaefer图谱），编码器层数为2-3层，过深会导致过拟合。

五、结论与价值
科学意义：
1. 首次将HRF反卷积与图Transformer结合，实现脑活动的自适应时序建模；
2. 提出模块化动态图构建方法，减少全局噪声干扰；
3. 双注意力机制（图注意力+自注意力）有效捕捉脑网络的时空异质性。

应用价值：
为阿尔茨海默病、帕金森病等脑疾病的早期诊断提供新工具，临床实验显示其可降低15%的误诊率（ADNI数据）。

六、研究亮点
1. 方法创新：开发BraingDT开源框架（Python/PyTorch），支持动态脑网络的端到端分析；
2. 理论突破：证明功能模块化分析比全局网络更敏感（ABIDE数据集F1提升14.6%）；
3. 跨数据集验证：在3类脑疾病数据集上均达到SOTA，展现强泛化能力。

七、其他发现
研究表明，背侧注意网络与默认模式网络的动态连接模式可作为帕金森病的新型生物标志物（PPMI数据集AUC=88.3%）。未来计划扩展至多模态神经影像融合分析。

（注：全文约2000字，涵盖研究全流程及核心创新点，专业术语如HRF（血氧动力学响应函数）、BOLD（血氧水平依赖）等首次出现时标注英文原词。）