本研究提出了BrainMAP框架，克服了传统图神经网络在分析人脑复杂任务激活路径方面的局限性，能够识别脑区的长期相关性，学习多条路径，并提升关键脑区的解释性分析，性能优于现有方法。

BrainMAP: Learning Multiple Activation Pathways in Brain Networks
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