Machine learning provides a valuable tool for analyzing high-dimensional functional neuroimaging data, and is proving effective in predicting various neurological conditions, psychiatric disorders, and cognitive patterns. In functional magnetic resonance imaging (MRI) research, interactions between brain regions are commonly modeled using graph-based representations. The potency of graph machine learning methods has been established across myriad domains, marking a transformative step in data interpretation and predictive modeling. Yet, despite their promise, the transposition of these techniques to the neuroimaging domain has been challenging due to the expansive number of potential preprocessing pipelines and the large parameter search space for graph-based dataset construction. In this paper, we introduce NeuroGraph, a collection of graph-based neuroimaging datasets, and demonstrated its utility for predicting multiple categories of behavioral and cognitive traits. We delve deeply into the dataset generation search space by crafting 35 datasets that encompass static and dynamic brain connectivity, running in excess of 15 baseline methods for benchmarking. Additionally, we provide generic frameworks for learning on both static and dynamic graphs. Our extensive experiments lead to several key observations. Notably, using correlation vectors as node features, incorporating larger number of regions of interest, and employing sparser graphs lead to improved performance. To foster further advancements in graph-based data driven neuroimaging analysis, we offer a comprehensive open-source Python package that includes the benchmark datasets, baseline implementations, model training, and standard evaluation.


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机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
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