MAGNET：流形感知图扩散网络生成功能脑连接组

Protyay Dey 等作者团队提交论文（arXiv 2610.17014），提出流形感知图扩散网络 MAGNET 用于功能脑连接组图生成。方法用相关矩阵的归一化 Cholesky 表示，保证生成矩阵有效，并通过脑图谱区域关系去噪和类别条件机制，在粗粒度标签下恢复细粒度结构。 作者称，在 ABIDE、ADNI 和 OASIS-3 三个队列上，MAGNET 相比此前流形感知方法取得一致较好的结果，类别条件保真度（α,β-F1）提升 7–21%，采样效率更高。代码已开源于 GitHub。以上结果基于论文摘要，属作者声称。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。