多模态知识融合

IEBGL：一种可解释性增强的脑图学习框架，结合大语言模型指导的拓扑与文献增强的语义

IEBGL:An Interpretability-Enhanced Brain Graph Learning Framework with LLM-Instructed Topology and Literature-Augmented Semantics

对做医学影像图学习的人，这篇给出了用 LLM 推理重建脑连接拓扑、并用生物医学文献语义增强节点表示的范式，可作为把外部知识注入图结构、提升可解释性的可复用思路。