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基于功能系统信息图神经网络（FS-GNN）量化自闭症谱系障碍（ASD）脑功能障碍的可解释性研究

一、作者与发表信息
本研究由Yong Jiao（美国理海大学生物工程系）、Xinxu Wei（美国理海大学电气与计算机工程系）、Lifang He（美国理海大学计算机科学与工程系）及Yu Zhang（斯坦福大学医学院精神病学与行为科学系）共同完成，发表于Elsevier旗下期刊Neural Networks，在线发表日期为2025年11月7日，卷号为195，文章编号108295。

二、学术背景
自闭症谱系障碍（Autism Spectrum Disorder, ASD）是一种神经发育性疾病，临床表现为社交沟通障碍、重复行为和感觉异常。目前其病理机制尚未明确，诊断主要依赖主观行为评估，缺乏客观生物标志物。近年来，神经影像学研究发现，ASD与大脑功能连接（Functional Connectivity, FC）异常密切相关，而大规模功能系统（Large-scale Functional Systems）的协同失调可能是潜在机制。然而，现有基于图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的方法多依赖单一脑区图谱，忽略功能系统的先验知识，且缺乏对脑区空间位置的建模。为此，本研究提出功能系统信息图神经网络（FS-GNN），旨在通过融合功能系统拓扑信息与动态连接模式，实现ASD的精准诊断和可解释生物标志物挖掘。

三、研究流程与方法
1. 数据准备与预处理
- 数据集：采用多中心数据库ABIDE I（Autism Brain Imaging Data Exchange），包含来自17个国际站点的988名受试者（432名ASD患者，556名典型发育对照）。
- fMRI预处理：使用fMRIPrep流程进行标准化处理，包括头动校正、空间标准化（Montreal Neurological Institute空间）及功能连接计算。
- 脑图谱与功能系统划分：采用Schaefer图谱（100个脑区，ROIs）并映射至Yeo的7大功能系统（如视觉网络VN、躯体运动网络SMN、默认模式网络DMN等）。

1. FS-GNN模型构建

   • 脑图表示：以ROIs为节点，基于Pearson相关系数构建功能连接矩阵，保留前50%高相关连接作为边。
     
   • 创新性模块设计：
     
     • 脑区位置编码（ROI PE）：通过可学习的系统级位置嵌入（Functional System Positional Encoding）和节点系数，动态建模脑区绝对与相对位置。
       
     • 功能系统编码（FS Encoding）：将ROIs所属功能系统作为先验知识，通过嵌入向量增强节点特征。
       
     • 注意力传播层：基于余弦相似度计算动态注意力系数，替代静态功能连接，捕捉脑区协同模式。
       
     • 系统正则化读出（FS Readout）：通过稀疏约束的权重评分机制，自动筛选关键ROIs和功能系统。
       

2. 实验设计与分析

   • 性能评估：10折交叉验证，对比SVM、随机森林及主流GNN模型（如GAT、BrainGNN）。
     
   • 可解释性分析：
     
     • ROI水平：提取权重评分最高的脑区（如中央前回、岛叶）及异常连接模式。
       
     • 系统水平：分析功能系统内/间注意力强度差异（如SMN-VAN连接异常）。
       

四、主要结果
1. 诊断性能
FS-GNN在ABIDE I上达到75.02%准确率、73.22%精确率和71.64%召回率，显著优于其他模型（如BrainGNN准确率提升2.4%）。跨站点验证（如NYU、UCLA）显示模型鲁棒性（平均准确率72.40%-80.60%）。

1. 可解释性发现

   • 关键脑区：中央前回（运动规划）、岛叶（认知整合）和枕下回（视觉处理）权重评分最高，与既往ASD病理研究一致。
     
   • 异常连接：ASD患者表现为躯体运动网络（SMN）内部连接减弱，而视觉-额顶系统间连接增强，支持“局部欠连接-全局过连接”假说。
     

2. 参数分析

   • 节点系数收敛至功能系统特定子空间，验证了位置编码的生物学合理性。
     
   • 超参数（如稀疏约束λ1=0.001）平衡了分类性能与可解释性。
     

五、结论与价值
1. 科学价值
- 提出首个融合功能系统先验的GNN框架，为脑网络分析提供新范式。
- 揭示ASD相关脑区与连接异常，为病理机制研究提供影像学证据。

1. 应用价值
   
   • 可作为辅助诊断工具，减少临床评估主观性。
     
   • 动态注意力系数或替代静态功能连接，推动神经影像学生物标志物开发。
     

六、研究亮点
1. 方法论创新
- ROI PE首次将脑区位置编码与功能系统拓扑结合，解决GNN在脑图中的平移不变性问题。
- FS Readout通过双稀疏约束（ROI+系统级）实现多层次可解释性。

1. 跨学科意义
   结合深度学习与系统神经科学，推动计算精神病学发展。
   

七、其他价值
- 开源代码与模块化设计便于扩展至其他脑疾病（如精神分裂症、阿尔茨海默病）。
- 多中心数据验证增强了结果的普适性。

此报告全面涵盖了研究的创新性、方法学细节及科学意义，符合学术传播的严谨性要求。