本文探讨了利用图神经网络（GNNs）进行脑网络分析的方法，如BrainGB、Joint-GCN和BrainRGIN。这些方法在智力预测、结构与功能网络关系分析及分类性能提升方面表现显著。此外，开源工具和框架为神经影像数据分析提供了新解决方案，推动了脑科学研究的发展。

本文介绍了多种基于图神经网络（GNN）的脑网络分析方法，如BrainGB、NeuroGraph和IGS，旨在提升脑图分类和疾病诊断的性能。研究表明，结合神经影像和表格数据可实现高精度分类，新模型在智力预测方面表现优异。此外，Brain-SubGNN增强了图形分析的可解释性，显示出在早期痴呆症诊断中的潜力。

本文介绍了一种使用静息态功能磁共振成像技术的新型建模架构BrainRGIN，通过图神经网络在静态功能网络连接矩阵上预测智力。模型在青少年大脑认知发展数据集上评估，证明了其在预测智力个体差异方面的有效性。中央额叶回对流体和晶体智力有显著贡献，总复合分数识别出与大脑相关的多样区域，凸显了总智力的复杂性。