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。

本文介绍了利用图神经网络（GNN）和功能性磁共振成像（fMRI）数据识别自闭症谱系障碍（ASD）生物标志物的研究进展。研究提出了一种可解释的GNN框架，强调重要脑区，并展示了在分类准确性和生物标志物一致性方面的优势。此外，介绍了ContrastPool和BN-GNN等新方法，提升了脑网络分析的性能和解释能力。