本研究提出了一种核心-外围状态空间模型(CP-SSM)，有效解决了传统机器学习在脑区关系处理中的不足。实验结果表明，CP-SSM在功能连接组分类中优于Transformer模型，降低了计算复杂性，为神经疾病诊断提供了新的方向。