BrainDyn：动态限制映射的图ODE脑网络

Siddharth Viswanath 等作者提出 BrainDyn，一种基于胞腔层（cellular sheaf）的图神经常微分方程（ODE）网络，用于预测与生成脑动力学。它与既有方法的关键区别是限制映射不再固定，而是从预测上下文窗口中动态重算，并通过学习到的线性变换建模脑区间通信，以驱动神经活动的时间演化。 研究在静息态 fMRI、EEG 和 NEST 模拟活动上测试多区域预测、自回归生成脑瞬态，以及预测受控扰动后的瞬态变化。作者报告 BrainDyn 在各模态上均优于对比模型，且其学习特征具有表达性、可解释性并符合生物学。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。