[代码复现]BrainGNN: Interpretable Brain Graph Neural Network for fMRI Analysis

目录

1. 论文资料

2. 代码复现步骤及可能存在的问题

2.1. 环境配置

2.2. 代码运行

3. 为啥跑这个代码

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1. 论文资料

（1）论文原文：BrainGNN：用于fMRI分析的可解释脑图神经网络 - ScienceDirect

（2）论文代码：GitHub - xxlya/BrainGNN_Pytorch：BrainGNN 的初步实现

（3）论文笔记：[论文精读]BrainGNN: Interpretable Brain Graph Neural Network for fMRI Analysis-CSDN博客

2. 代码复现步骤及可能存在的问题

2.1. 环境配置

        ①在readme中给出pip install -r requirements.txt，且代码中直接给出了requirements.txt。但是有可能安装会报错，我是在每个.py文件里面看着import自己安装的库（在终端里面直接pip，不用太在意版本，大概率最新的版本和它的也兼容）

        ②torch sparse和torch scatter 可能存在不能直接pip的问题，可以去https://pytorch-geometric.com/whl/ 找自己torch对应版本的sparse和scatter

        ③numpy 可能需要降版本（如果自己版本太高），直接pip install numpy 1.21

        ④实在其他什么库版本报错的话淘bao解决也只需要几十块钱惹

2.2. 代码运行

（1）01-fetch_data.py

        ①这个文件是为了自动从网上下载ABIDE数据集，默认下载cpac的cc200。下载出来应该是一堆不同站点的1D文件，没记错的话每个都是146*200的矩阵（行为时间序列，列为ROI）

        ②能运行直接运行就好了，可以右上角运行也可以终端python 01-fetch_data.py运行

        ③在无环境报错代码报错的情况下开始下载ABIDE数据集，datasets.fetch_abide_pcp()是下载数据集的方法。需要注意的是，如果网络不好/网慢可能会报错超时read time out。需要在网络良好的情况下下载（应该是用不用梯zi都可以，反正自己试试，以下是以代码默认参数开始下载的状态：

        ④如果状态良好的话，1D文件一般一个是几秒钟就下好了，即如0% 2s remaining。如果出现像上面一样89.6 min remaining的话只能说网太慢了，建议换个网。

        ⑤这个文件下载下来很小的，就387.3M。

        ⑥如果需要下载完整的未经处理的.nii数据，可以参考在https://nilearn.github.io/dev/modules/generated/nilearn.datasets.fetch_abide_pcp.html#nilearn.datasets.fetch_abide_pcp 中提供的参数修改代码中的部分。比如将rois_cc200改成func_preproc可以下载大小为110.33G的.nii（我觉得没有必要，因为下载下来也不能处理吧，dpabi要结构和功能像结合才能算功能连接矩阵好像）

        ⑦路径可能存在问题，我的总会报/home/azureuser/projects/BrainGNN/data/ABIDE_pcp/cpac/filt_noglobal/raw的错。这个在imports文件里的read_abide_stats_parall.py和preprocess_data.py有。如果报错的话根据报错改改路径就好了。大概率imports的文件还是不用去动它的。

        ⑧⭐中途可能会中断一次，但是没有关系。它很智能，在filt_noglobal文件下会生成一个中断文件，重新运行一次可以继续下载。所以似乎是有一个文件下不了，但是也不影响吧。

        ⑨下完之后我还是运行不了02-process，报错告诉我是因为没有correlation。因此我重新运行了01-fetch_data.py，它为我把每个数据装进文件夹并计算出额外的correlation.mat和partial_correlation.mat。现在每个被试文件中有三个数据文件。

（2）​​​​​​​02-process_data.py

        ①还是那句话直接右上角运行或者终端运行

        ②这个代码文件是在生成每个被试的.h5文件，整体文件名为raw

        ③我第一次运行的时候return 0退出了，但是啥也没发生，依旧不能运行03。后来发现也是路径问题，把raw下载到我F盘里面了，而不是Brain_GNN文件里。所以要么修改下载路径要么直接把下载到其他地方的raw文件拖到BrainGNN\data\ABIDE_pcp\cpac\filt_noglobal路径下就可以了。要是下对了当我没说就好了

（3）​​​​​​​03-main.py

        ①右上角运行或者终端运行

        ②我的首先运行了但是会显示：

        这是因为03里面没有main函数，因此我写了一句if __name__ == '__main__':，将03的所有代码包含进去：

这个就是把那句话写在前面，然后把后面的整体tab退格就好了

        ③这样可以运行了，但是又出现了别的报错：没有截图记录了，大概是说73行开始的

train_dataset = dataset[tr_index]

val_dataset = dataset[val_index]

test_dataset = dataset[te_index]

这三句话。

问题出在试图使用一个非法的索引类型。PyTorch Geometric 要求数据集的索引必须是切片(slice)、列表、元组、torch.tensor 或 np.ndarray 类型，并且数据类型必须是 long 或 bool。

代码试图用一个 ndarray 来索引数据集，这就是导致错误的原因。需要将索引转换为一个合法的类型。例如，如果索引是一个 numpy array，可以尝试将其转换为 torch tensor。

因此我把这三句话删除，改成了如下：

tr_torch = torch.from_numpy(tr_index)

val_torch = torch.from_numpy(val_index)

te_torch = torch.from_numpy(te_index)

train_dataset = dataset[tr_torch.long()]

val_dataset = dataset[val_torch.long()]

test_dataset = dataset[te_torch.long()]

就可以运行了。

        ④大概率没什么其他的问题了，直接运行就好，默认epoch是100，然后它也会保存best model。只是没有画图。

        ⑤我自己用我的画图方式画了它的acc和loss，以下为默认epoch下的结果：

3. 为啥跑这个代码

        ①新手友好向，数据是完全不用自己处理的，一套流程直接搞定

        ②代码时间很新，不会出现特别多的版本不兼容问题