本文提出了一种空间-时间有向无环图卷积网络（ST-DAGCN），用于推断脑部功能连接性和分类功能磁共振成像（fMRI）时间序列。研究表明，ST-DAGCN在分类性能上优于现有模型，并能识别有意义的功能连接，帮助理解脑活动模式及疾病机制。此外，研究探讨了机器学习在中风后症状预测及康复反应中的应用，提出结合神经影像和表格数据的新方法，显示出高精度的分类能力。