3月7日，我校生物医学工程学院医疗大数据分析与转化实验室杨飞教授团队与南通大学丁卫平教授团队，在国际学术期刊《信息科学（Information Sciences）》（中科院一区Top，IF=8.1）合作发表题为《层次化瓶颈异质图表示（Hierarchical bottleneck for heterogeneous graph representation）》的学术论文。我校何云飞副教授和研究生孟丽为论文共同第一作者，杨飞教授和丁卫平教授为共同通讯作者，我校生物医学工程学院为第一作者单位。

该研究中提出了一个新的异质图表示模型HBHG，包括元路径内的语义瓶颈和元路径之间的语义瓶颈两个主要成分。元路径内的语义瓶颈主要依赖于基于HSIC的图神经网络不同层次上在各种元路径上的依赖性限制，从而最大化从相邻节点中提取与目标节点相关的信息；元路径之间的语义瓶颈使得基于下游任务的语义信息的灵活提取和融合成为可能，进一步提高了图神经网络的表征能力。该研究可为复杂医学实体交互图中“药物-药物”“药物-靶标”等实体关系鲁棒发现提供切实可行的理论和技术支撑。

据悉，杨飞教授团队还与第一附属医院皮肤科合作，构建了一个多视图压缩与协同（MCC）框架，并以《多视角压缩和协同的皮肤病识别方法（Multi-view compression and collaboration for skin disease diagnosis）》为题，在国际学术期刊《专家系统与应用（Expert Systems with Applications）》发表科研论文。该院研究生高埂与何云飞副教授为论文共同第一作者，一附院肖风丽教授和杨飞教授为共同通讯作者，学院为第一作者单位。

上述两项研究得到了国家自然科学基金、安徽省自然科学基金、省高校自然科学项目等的支持。（生物医学工程学院）

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.ins.2024.120422