Reliable Evaluation of Transductive Population Graph Neural Networks for Multisite Autism fMRI
Diese Studie zeigt, dass Graph Neural Networks zwar eine hohe Genauigkeit bei der Klassifizierung von Autismus in multisite-fMRT-Daten erreichen können, indem sie kohortenspezifischen Kontext und Supervision nutzen, jedoch die Generalisierung auf ungesehene Akquisitionsstandorte fehlschlägt, was die kritische Notwendigkeit einer rigorosen Leave-One-Site-Out-Evaluierung unterstreicht, um zwischen kohortenbedingter Leistung und echter Generalisierung zu unterscheiden.