连接组图学习不确定性量化综述发表

Mansooreh Pakravan 发表了一篇针对脑连接组图学习的不确定性量化（UQ）叙述性综述，并附案例研究。该综述针对脑连接组诊断分类中确定性图神经网络过度自信的问题，梳理了 aleatoric 与 epistemic 两类不确定性来源，以及 Bayesian 近似、集成方法、证据学习和 conformal prediction 等 UQ 范式。 论文称，其案例研究展示了未经校准的预测所带来的风险。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。