这篇文档属于类型b（综述类论文），以下为针对中文读者的学术报告：

作者与机构
本文由Jingye Tang（澳门城市大学数据科学学院）、Tianqing Zhu（澳门城市大学数据科学学院）、Wanlei Zhou（澳门城市大学数据科学学院）及Wei Zhao（深圳先进技术研究院）合作完成，发表于2025年的《Neural Networks》期刊，标题为《Graph Neural Networks for fMRI Functional Brain Networks: A Survey》。

研究主题
该论文系统综述了图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）在功能磁共振成像（fMRI）脑网络分析中的应用，聚焦于跨被试（cross-subject）、跨模态（cross-modality）和跨时间（cross-time）三大维度的研究方法，并总结了当前挑战与未来方向。

主要观点与论据

1. 脑网络分析的必要性与GNN的优势

脑网络通过图结构抽象大脑区域的功能连接，对精神疾病（如自闭症、阿尔茨海默病）的诊断至关重要。传统方法（如浅层图核或张量分解）难以捕捉脑网络的复杂非线性特征，而GNN能处理非欧几里得数据，通过图卷积、注意力机制等技术提取高阶拓扑信息。例如，GCN（图卷积网络）和GAT（图注意力网络）已在疾病预测、认知状态分析中展现出突破性进展。

支持证据：
- 脑网络的社区结构（community structure）与疾病相关，GNN可通过模块化分区增强特征表示（如Li et al. 2020提出的ROI感知图卷积层）。
- 对比传统CNN，GNN在脑网络分类任务中准确率更高（如BrainNetCNN的局限性被GCN克服）。

2. 跨被试分析的GNN方法

脑网络存在显著的个体差异（如年龄、性别、扫描条件），需提取群体共性模式。论文提出两类策略：
- 模块化方法（Modularity-based）：通过社区检测（如Louvain算法、谱聚类）划分功能相似的脑区，减少噪声。例如，Wen et al. (2021)引入图结构学习（GSL）剔除跨社区弱连接，提升模型鲁棒性。
- 模块化架构（Module-based）：设计可复用的模型单元，如通过元学习（meta-learning）解决数据稀缺问题。Yang et al. (2021)采用MAML框架实现跨数据集的泛化。

支持证据：
- 多层模块化优化（如MSS-SBM模型）可同步分析多被试动态网络（Ting et al. 2023）。
- Siamese GCN通过度量学习比较脑图相似性，适用于小样本场景（Liu et al. 2022）。

3. 跨模态与跨时间分析的挑战

• 跨模态：单一模态（如fMRI）时空分辨率有限，需融合DTI（弥散张量成像）等结构数据。Zhang et al. (2023)提出MGCN-GAN，从结构网络生成功能连接，但模态冲突可能导致性能下降。
  
• 跨时间：脑网络动态变化需时空图卷积（如EvolveGCN）建模。忽略时间波动会低估疾病异质性（如病理演化中的连接模式转变）。
  

支持证据：
- Zong et al. (2023)利用扩散模型（diffusion model）生成跨模态脑网络，增强数据一致性。
- 动态功能连接（DFC）聚类可捕获时空特征（Szarzyńska et al. 2016）。

4. 数据稀缺与可解释性

医疗数据因隐私和设备差异面临样本量不足、质量不均的问题。论文列举以下解决方案：
- 生成模型：如GAN生成合成脑网络（Bessadok et al. 2023），或通过对抗训练（AL-NEGAT）提升泛化性（Chen et al. 2022）。
- 可解释性：梯度法（如DeepLIFT）和扰动法（如BrainNNExplainer）可识别疾病相关生物标志物。例如，GSAT（图随机注意力）通过信息瓶颈（IB）原理过滤无关边（Miao et al. 2023）。

支持证据：
- 在ASD分类中，梯度显著性图定位了前额叶异常连接（Chen et al. 2022）。
- 池化策略（如TopK）结合群体一致性损失（GLC）可平衡个体与群体级解释（Li et al. 2021）。

论文的价值与意义

1. 学术价值：首次从计算机科学视角系统分类GNN在脑网络中的应用，提出跨维度分析框架，填补了领域空白。
   
2. 应用价值：为精神疾病诊断提供可扩展的模型设计指南，如模块化架构提升多中心数据泛化能力。
   
3. 未来方向：强调动态网络建模、多模态融合及可解释性算法的突破需求，推动脑科学与AI的交叉创新。
   

亮点：
- 综述涵盖204篇文献，提出“模块化vs模块化架构”的新分类标准。
- 对比同类综述（如Luo et al. 2022），本文更侧重方法学而非神经科学问题，适合计算机背景研究者。

此报告以结构化方式呈现原文核心内容，保留专业术语（如fMRI、GCN）的准确性，并突出方法论与临床应用的结合。