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张格 (张格.) | 林岚 (林岚.) | 吴水才 (吴水才.)

Abstract:

脑群体图基于受试者的神经影像、非成像信息构建,可从全局研究角度出发探究脑疾病间的潜在关联性和发病机理.图卷积神经网络(graph convolutional neural networks,GCN)可较好处理不规则图数据,近年来在脑群体图研究中得到较多应用,用于分类、预测脑疾病.本文首先分别从频域和空间域介绍GCN算法的基本原理和典型模型;其次具体阐述群体图的构建流程,分别从单一、多群体图两个角度介绍GCN在该领域的应用;最后,讨论了GCN在脑群体图分析方面存在的问题,并对未来发展方向进行展望.

Keyword:

脑疾病 图卷积神经网络 神经影像 机器学习 群体图

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  • [ 1 ] [林岚]北京工业大学
  • [ 2 ] [吴水才]北京工业大学
  • [ 3 ] [张格]北京工业大学

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Source :

生命科学仪器

ISSN: 1671-7929

Year: 2021

Issue: 4

Volume: 19

Page: 23-30

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