سلام.
اطلاعات بیشتری نیاز است که ارایه کنید. مثلا شما دانشجوی دکتری چه رشته ای هستید. بنده می توانم در حوزه هوش مصنوعی برای شما پیشنهادهایی داشته باش:
عنوان:
"Interpretable Spatiotemporal Brain Network Modeling with Explainable Graph Neural Networks"

تعدادی از چالشهای روز در حوزه سیگنالهای مغزی:
ارائه مدلی تشخیصی مبتنی بر سیگنالهای مغزی که قابلیت توصیف برای کاربر را داشته باشد
استفاده از ویژگیهای گرافی موثر شبکه مغز که می تواند ارتباطات عملکردی مغز را تجزیه و تحلیل کند.
پیدا کردن ارتباطات عملکردی و ویژگیهای گرافی موثر در تشخیص اختلالات/کاربرد BCI، بسیار پیچیده است که روشهای یادگیری عمیق می تواند بسیار کارامد باشد. روش یادگیری عمیق GCN به همین منظور بوجود آمده است.


Datasets:

The Human Connectome Project (HCP) dataset - Contains resting-state fMRI and MEG data that can be used to construct functional brain networks: https://www.humanconnectome.org/study/hcp-young-adult/document/1200-subjects-data-release
Pittsburgh Brain Activity Interpretation Competition (PBAIC) - Contains EEG data during different cognitive tasks: https://www.kaggle.com/c/pittsburgh-brain-activity-interpretation/data
OpenNeuro - Contains some simultaneous EEG-fMRI datasets: https://openneuro.org/datasets/ds000246/versions/1.0.0
References:

Spampinato et al. (2021) - Explainable graph convolutional network for predicting cognitive conditions from fMRI. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2021.107760
Mei et al. (2021) - Explainable spatiotemporal graph convolutional network for fMRI analysis. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2021.107734
Ma et al. (2021) - Graph neural networks for decoding fMRI brain activity. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2021.117986
Kopper et al. (2021) - Insights on representational similarity in neural networks through canonical graph neural networks. https://doi.org/10.1523/ENEURO.0268-20.2021
Baldassano et al. (2020) - Discovering symbolic models from deep learning with inductive biases. https://doi.org/10.1038/s41562-020-0912-z