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多模态神经影像融合研究：基于可解释图神经网络的脑连接分析

一、作者与发表信息

本研究由Gang Qu（Tulane University生物医学工程系）、Ziyu Zhou（Tulane University计算机科学系）、Vince D. Calhoun（TRENDS跨机构神经影像与数据科学中心）、Aiying Zhang（University of Virginia数据科学学院）和Yu-Ping Wang（Tulane University生物医学工程系）共同完成，发表于Medical Image Analysis期刊2025年第103卷（DOI: 10.1016/j.media.2025.103570）。

二、学术背景

科学领域：本研究属于多模态神经影像（multimodal neuroimaging）与图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的交叉领域，聚焦于脑结构与功能连接的整合分析。

研究动机：尽管功能性磁共振成像（fMRI）、弥散张量成像（DTI）和结构性磁共振成像（sMRI）已广泛应用于脑科学研究，但多模态数据的异质性（如数据类型、尺度、格式差异）阻碍了联合分析。传统方法通常独立处理各模态数据，难以捕捉其内在关联。

目标：开发一种基于掩码图神经网络（Masked Graph Neural Networks, MaskGNN）的框架，整合fMRI（功能连接）、DTI（结构连接）和sMRI（解剖特征），以揭示脑连接与认知发展的关系，并提升模型的可解释性。

三、研究流程与方法

1. 数据来源与预处理

• 数据集：采用人类连接组计划-发育研究（HCP-D）的528名5-21岁健康受试者数据，涵盖fMRI、DTI和sMRI。
  
• 预处理：
  
  • sMRI：梯度非线性校正、强度均一化、刚性配准。
    
  • fMRI：运动校正、平滑、帧位移（FD）阈值筛选。
    
  • DTI：基于MRtrix的流线束追踪（10万条流线）及SIFT2加权重建。
    

2. 特征提取与整合

• 脑区分割：使用Glasser图谱将大脑划分为360个感兴趣区域（ROIs），统一多模态数据的空间尺度。
  
• 连接特征：
  
  • 功能连接（FC）：通过fMRI时间序列的皮尔逊相关性计算。
    
  • 结构连接（SC）：基于DTI流线束计数，并归一化为灰质体积的平方根。
    
• 区域特征（AS）：
  
  • 解剖统计：包括皮质厚度、表面积、灰质体积、曲率指数等。
    
  • 内在神经时间尺度（INT）：通过fMRI信号自相关计算，反映神经信息局部存储时长。
    
  • 结构-功能耦合：SC与FC的Spearman秩相关。
    

3. 模型构建（MaskGNN）

• 核心创新：提出掩码学习机制（公式3），通过可训练的对称掩码矩阵（）动态加权连接边，增强可解释性。
  
  • 掩码生成：采用Sigmoid函数约束权重范围（0-1）。
    
  • 图卷积层：融合FC、SC和AS特征，通过Hadamard积保留拓扑结构（公式4）。
    
• 正则化：
  
  • 流形正则化（公式6）：防止嵌入过平滑。
    
  • 掩码稀疏化（公式7）：L1/L2约束及正交性条件。
    

4. 实验设计

• 预测任务：
  
  • 回归任务：预测年龄调整的晶体认知（CCC）和流体认知（FCC）分数。
    
  • 分类任务：区分总认知复合分（TCC）的高（>130）低（<80）组。
    
• 基准对比：包括GCN、GAT、GIN等图网络模型及传统机器学习方法（线性回归、MLP）。
  

四、主要结果

1. 预测性能

• 多模态融合优势：MaskGNN在FC+SC+AS联合分析中表现最优（CCC的RMSE=14.968，FCC的RMSE=14.338），显著优于单模态或双模态组合（p<0.001）。
  
• 分类任务：准确率达87%，AUC=0.768，优于其他模型（表2、表3）。
  

2. 关键发现

• 脑网络参与模式：视觉、躯体运动、扣带盖网络（cingulo-opercular）在认知预测中贡献显著，而听觉和语言网络稀疏（图6a）。
  
• 解剖特征重要性：
  
  • 回归任务：平均皮质厚度和INT是预测CCC/FCC的核心特征（图4a）。
    
  • 分类任务：顶点数、灰质体积和结构-功能耦合对区分TCC高低组至关重要（图4b）。
    

3. 可解释性验证

• 掩码可视化：通过阈值筛选（0.52）显示高权重连接，揭示认知相关脑区交互模式（图7）。
  
• Grad-CAM/Grad-RAM分析：量化解剖特征贡献，证实模型与神经科学知识的一致性（图4）。
  

五、结论与价值

1. 方法论贡献：
   
   • 首次提出多模态融合的MaskGNN框架，解决了fMRI、DTI和sMRI的异构性问题。
     
   • 通过掩码学习和正则化技术，实现了连接水平与区域水平的双重可解释性。
     
2. 科学意义：
   
   • 揭示了青少年认知发展中结构-功能耦合的关键作用，验证了“结构决定功能”的神经机制假说。
     
   • 识别了与高级认知（如流体智力）相关的默认模式网络（default mode network）和扣带盖网络的异常连接模式。
     
3. 应用潜力：为脑疾病生物标志物挖掘和个性化认知干预提供了新工具。
   

六、研究亮点

• 技术新颖性：
  
  • 首个将Glasser图谱与MaskGNN结合的多模态融合研究。
    
  • 提出梯度加权回归激活映射（Grad-RAM），扩展了传统Grad-CAM在回归任务中的应用。
    
• 发现创新性：
  
  • 首次报道INT（内在神经时间尺度）在认知预测中的核心作用。
    
  • 揭示了听觉网络与语言网络在智力评估中的非典型稀疏性。
    

七、其他价值

• 代码与数据公开：模型代码发布于GitHub，数据源自HCP-D（DOI: 10.15154/qcw2-dq85）。
  
• 局限性：未涵盖亚皮层区域，未来可扩展至病理人群（如自闭症或精神分裂症）。
  

此报告系统梳理了研究的创新点、方法学细节及科学价值，为神经影像与人工智能交叉领域的研究者提供了全面参考。