Kennesaw State University

结构磁共振的脑区图不再只按一种预设关系连边。MVMGNN把脑区当作节点、影像组学特征当作节点属性，同时构建空间近邻图和特征相似图，并在每个视图内用节点—边联合掩码筛掉冗余特征与弱相关连接，再用患者级跨视图门控融合两路表示。在ADNI队列上，AD与CN分类的准确率由对比方法中表现最好的RSEA-MVGNN的82.06%升到89.90%，F1由75.02%升到86.24%；AD与MCI、CN与MCI两项更难的任务上优势较小。

结构磁共振的脑区图不再只按一种预设关系连边。MVMGNN把脑区当作节点、影像组学特征当作节点属性，同时构建空间近邻图和特征相似图，并在每个视图内用节点—边联合掩码筛掉冗余特征与弱相关连接，再用患者级跨视图门控融合两路表示。在ADNI队列上，AD与CN分类的准确率由对比方法中表现最好的RSEA-MVGNN的82.06%升到89.90%，F1由75.02%升到86.24%；AD与MCI、CN与MCI两项更难的任务上优势较小。

一种新的后门让被植入的模型随良性触发词累积而分四步退化推理，在答案仍正确时就已出错，且现有防御难以完全阻断。

一种新的后门让被植入的模型随良性触发词累积而分四步退化推理，在答案仍正确时就已出错，且现有防御难以完全阻断。