本文介绍了一种基于多视图图神经网络（GNN）和对比学习的方法，用于分析多模态脑网络，特别是在阿尔茨海默病（AD）诊断中的应用。研究表明，该方法结合结构和功能数据，显著提高了AD的诊断精度，并提供了可解释性分析，揭示了不同AD变异的神经病理学特征。

本研究提出了一种基于多尺度图谱和深度学习的方法，专注于脑部疾病的诊断，尤其在阿尔茨海默病和自闭症谱系障碍中表现优越。通过多视图GNN和对比学习分析多模态脑网络，提升了预测性能，并在脑肿瘤分割任务中取得良好效果。该方法在分类评估中优于其他模型，有效识别认知疾病的异常连接。