論文の概要: BrainNet Studio: A Unified Toolkit for Brain Network Construction, Intelligent Analysis, and Visualization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.37956v1
• Date: Tue, 29 Sep 2026 16:30:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-30 21:28:47.743921
• Title: BrainNet Studio: A Unified Toolkit for Brain Network Construction, Intelligent Analysis, and Visualization
• Title（参考訳）: BrainNet Studio:Brain Networkの構築、インテリジェント分析、可視化のための統一ツールキット
• Abstract要約: BrainNet Studioは、静的および動的脳ネットワーク分析のための統合ツールキットである。 ネットワーク構築、特徴抽出、バイオマーカーの識別、可視化、補助的な解釈を包括的に含む。 BrainNet Studioは、認知神経科学におけるコネクトーム分析、脳障害の探索的研究、脳-コンピュータインターフェースのための実用的でプラットフォームを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.128501002657526
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Brain networks characterize structural and functional relationships among brain regions and support research on cognition, brain disorders, and brain-computer interfaces. Their time-varying topology and higher-order spatiotemporal dependencies are not adequately represented by conventional static networks. Existing tools primarily focus on static connectomes and provide limited integration of dynamic network modeling with modern graph and sequence learning methods. We present BrainNet Studio, an integrated toolkit for static and dynamic brain network analysis. It provides a unified workflow encompassing network construction, feature extraction, predictive modeling, candidate biomarker identification, visualization, and assisted interpretation. The toolkit integrates 27 algorithms, including deep learning, graph neural networks, and spatiotemporal sequence models, to support classification and the identification of discriminative brain regions and connections. A large language model generates researcher-verifiable summaries of functional connectivity, structural connectivity, and structure-function coupling at individual and group levels. Within a consistent computational framework, users can configure analytical tasks, compare methods, inspect outputs, and extend functionality without repeatedly assembling application-specific pipelines. BrainNet Studio provides a practical and extensible platform for connectome analysis in cognitive neuroscience, exploratory studies of brain disorders, and brain-computer interfaces. The toolkit is publicly available at https://github.com/xbrainnet/Brainnet-Studio.
• Abstract（参考訳）: 脳ネットワークは、脳領域の構造的および機能的関係を特徴づけ、認知、脳障害、脳-コンピュータインターフェースの研究を支援する。 時間変化トポロジと高次時空間依存性は従来の静的ネットワークでは適切に表現されない。 既存のツールは静的コネクトームに重点を置いており、動的ネットワークモデリングと最新のグラフとシーケンス学習の手法を限定的に統合している。 本稿では,静的および動的脳ネットワーク解析のための統合ツールキットであるBrainNet Studioを紹介する。 ネットワーク構築、特徴抽出、予測モデリング、候補となるバイオマーカーの識別、可視化、補助解釈を含む統合ワークフローを提供する。 このツールキットは、ディープラーニング、グラフニューラルネットワーク、時空間シーケンスモデルを含む27のアルゴリズムを統合し、識別可能な脳領域と接続の分類と識別をサポートする。 大規模言語モデルは、機能的接続、構造的接続、および個々のレベルとグループレベルでの構造的結合の研究者が検証可能な要約を生成する。 一貫性のある計算フレームワーク内では、分析タスクを設定したり、メソッドを比較したり、出力を検査したり、アプリケーション固有のパイプラインを何度も組み立てることなく機能を拡張することができる。 BrainNet Studioは、認知神経科学、脳障害の探索的研究、脳-コンピュータインターフェースにおけるコネクトーム分析のための実用的で拡張可能なプラットフォームを提供する。 ツールキットはhttps://github.com/xbrainnet/Brainnet-Studioで公開されている。

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