신경 질환의 기능성 자기공명영상을 이용한 강건한 생체표지자 발견: 리뷰

그래프 신경망은 기능성 자기공명영상 데이터를 모델링하는 데 널리 사용되며, 최근 연구에서는 더 정교한 그래프 신경망 설계와 두드러진 특징을 통해 질병 분류 성능이 크게 향상되었다. 이 리뷰에서는 그래프 신경망과 모델 설명 기법을 사용하여 기능성 자기공명영상 데이터에서 신경 퇴행성 질환과 신경정신과적 질환의 생체표지자를 발견하는 연구를 개괄한다. 대부분의 연구에서 성능이 좋은 모델을 제시했지만, 이러한 연구 간에 발견된 두드러진 특징이 크게 다르며, 이들의 강건성을 평가하는 연구는 부족한 실정이다. 이를 해결하기 위해 강건한 생체표지자를 도출하기 위한 새로운 표준을 수립할 것을 제안한다.