计算机应用研究

作者：王晨,张丽梅,王俊泽,李雅茹,李学娇,李东楷,许丽娜,

单位：山东建筑大学计算机科学与技术学院,济南250101；

关键词：静息态功能磁共振成像,脑功能网络,双编码器,三重对比学习,扩散模型,脑疾病诊断,

基金：国家自然科学基金面上项目(62176112,62476155)；山东省自然科学基金面上项目(ZR2024MF063)；；

针对静息态功能磁共振成像（resting-state fMRI）在脑疾病诊断中存在标注成本高、传统对比学习方法数据增强效果欠佳的问题，提出一种融合双编码器与扩散模型的三重对比学习框架CL-MambaGIN。该方法采用图同构网络（GIN）编码器提取脑功能网络空间特征，结合Mamba时序编码器捕捉血氧水平依赖（BOLD）信号动态特性；创新性地引入扩散模型生成符合生理特性的增强样本，并通过三重对比学习实现跨维度特征对齐。在自闭症（ABIDE）和抑郁症（REST-MDD）跨站点诊断任务上的实验表明，所提方法相较于主流基线模型展现出较高的分类性能优势。研究证实，该框架通过时空特征融合与跨维度对比策略，能有效提升脑疾病诊断的准确性，缓解小样本过拟合问题，并增强模型在未参与训练站点数据上的泛化能力。

来源：2026年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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