Specificity Aware Federated Graph Learning

特异性感知联邦图学习框架(SFGL)。在保护数据隐私的前提下进行多站点fMRI协作训练，通过共享分支和个性化分支平衡知识共享与站点特异性保持。适用于多中心脑疾病识别、联邦学习、rs-fMRI分析。触发词：联邦学习、图神经网络、fMRI分析、多站点、数据隐私、federated learning、GNN、multi-site、brain disorder identification。