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。

前意识属性在数据可视化中起着重要作用，帮助人们快速识别重要信息。通过突出违反服务水平协议的工单，可以引导观众关注关键数据点。前意识属性在解释性分析中特别有用。