Geo-Mamba：用于功能动态的双路径黎曼状态空间模型

基于摘要分析。该研究针对 fMRI 功能连接（FC）的非欧氏结构建模问题，提出黎曼流形上的 Mamba 变体 Geo-Mamba，以双路径选择性状态空间设计融合多尺度空间信息与紧凑几何表示。研究对象涉及皮层图，以及位于对称正定（SPD）矩阵流形上的相关或协方差表示，旨在缓解常规欧氏序列模型与这些几何结构不匹配的问题。 核心机制包括两条互补路径：stacked path 聚合金字塔式多尺度特征，进行层次化空间建模以捕获局部与全局依赖；embedding path 在适当的流形空间内进行渐进式、几何感知降维，以减少高维 SPD 输入的冗余并保持黎曼约束。两条路径的输出通过定制的 GeoMix 算子融合，形成紧凑且具有判别性的 SPD 表示。摘要未给出状态更新、GeoMix、降维映射及损失函数的具体形式，时间动态如何编码也需查阅全文。 作者报告在 ADNI、OASIS、PPMI、Taowu、Neurocon 和 Mātai 六个公开 fMRI 数据集上进行评估，覆盖 Alzheimer’s、Parkinson’s 队列及具有不同采集协议的多站点正常人群，并获得具有竞争力的 Accuracy 与稳健性表现。摘要未提供具体数值、任务定义、数据划分或对照基线，因此不能据此认定跨站点泛化优势或临床有效性；实验协议、消融及统计信息尚未验证。复现时需核对 FC 构建与 SPD 条件、流形运算、双路径融合实现，以及划分是否隔离被试和站点。 平台推测（待验证）：若 EEG 协方差表示满足 SPD 条件，几何感知降维与状态空间建模可能用于缓解高维冗余及动态建模瓶颈，但这是假设，并非已验证的 BCI 效果。迁移需改造输入构建、多尺度空间关系及时间窗口设置；低信噪比、有限样本下的协方差病态性和跨被试、跨通道差异均可能使收益失效。可在固定 Cross-subject 划分与相同预处理下，对比欧氏模型、单路径及双路径模型，检验几何约束与路径互补是否带来稳定增益。已有 EEG 相关工作尚未检索确认。