大脑是人体内最重要的控制系统，协调多个器官、组织进行相互协作，共同完成各项认知任务。据统计，一个成年人的大脑大约包含1011个神经元，这些神经元通过大约1015个突触相连，形成一个非常复杂的网络系统。在大脑结构的基础上，神经元的自发活动、外界引起的兴奋性和抑制性刺激，使神经元之间的神经活动相互协调、相互作用，共同促进大脑实现各种功能，如语言、视觉、学习、记忆、运动等。
2026年5月16日，智能制造与材料学院电气工程及其自动化专业马吉超博士在国际期刊Engineering Applications of Artificial Intelligence发表了题为“Accurately modelling the resting-state functional connectivity with eigen-based connected-graph diffusion model”的学术论文。该论文为中国科学院一区TOP期刊，影响因子8，是计算机科学领域具有重要影响力的国际核心期刊。论文针对静息态下人脑结构连接与功能连接之间关系展开了深入研究。
该论文提出了普通图与超图相结合的连接图，并且构建了FDNN模型，利用傅里叶变换强大的表达能力来捕获脑连接中的复杂时空模式，更加准确地识别脑区之间的区域间关系。随后，连接图扩散（CD）模型的提出将脑区间关系嵌入到连接图矩阵中，实现了对功能连接的预测，能够描述更加精确的信息扩散过程，从而提高功能连接预测的准确性。最后，采用特征分解技术增强脑区之间的连接权重，对底层网络结构进行分析与优化。特征分解连接图扩散（ECD）模型的建立充分利用脑连接图的谱特性，通过对图拉普拉斯矩阵进行特征分解，使信息能够在脑网络中高效传播，从而更准确、更符合生物学机制地表征脑区之间的区域间关系。
该研究通过多种方法增强了从结构连接到功能连接的映射能力，构建了一种融合普通图与超图表示的连接图，用于同时表征直接的解剖连接以及潜在关联，从而能够实现结构上并未直接相连脑区之间的连接建模。此外，研究采用FDNN来学习脑区之间的区域间关系，并将这些关系嵌入到连接图矩阵中。在此基础上形成的CD模型，能够更加准确地模拟功能连接中的正相关与负相关关系。最终提出的ECD模型通过对连接图拉普拉斯矩阵进行特征分解，实现由结构连接到功能连接的推导与预测，优化脑区之间的连接权重，提高扩散过程的生物学合理性，并增强结构连接到功能连接映射的表征能力。
Jichao Ma, Jiebin Luo, Dandan Liu, Jinran Wu*, Yanjiang Wang, Xi’an Li*. Accurately modelling the resting-state functional connectivity with eigen-based connected-graph diffusion model [J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2026, 178: 115091. DOI: 10.1016/j.engappai.2026.115091. IF=8.
