脑群体图中图卷积神经网络应用研究综述

摘要：

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.

关键词：图卷积神经网络;群体图;脑疾病;机器学习;神经影像

所属期刊栏目：19

分类号：R445.2(诊断学)

资助基金：国家自然科学基金;北京市自然科学基金

在线出版日期：2021-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：23-30