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gcn_tutorial_test
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2021-05-28
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神经解放症: 公共活页夹: GCN_tutorial 本教程介绍了图拉普拉斯图和图卷积网络的基础知识,以及如何将这些工具应用于神经图像数据 介绍 脑图通过将节点与大脑区域相关联,并通过解剖或功能性连接来定义边缘,从而提供了一种相对简单的建模人脑连接组的方式。 图拉普拉斯算子 基于此体系结构,可以使用称为图拉普拉斯图的非线性嵌入工具将高维大脑活动投影到图拉普拉斯本征图基的子空间上。 这种方法已在神经科学研究中得到越来越多的关注,例如识别功能区域和网络,生成连通性梯度和谐波,甚至预测痴呆的萎缩模式。 图卷积网络 最近,提出了图卷积网络(GCN),该图卷积网络通过将卷积运算扩展到图域来将图拉普拉斯理论与深度学习架构相结合。 这种方法已经在神经科学应用中显示了一些有希望的发现,例如,将大脑区域切碎并检测AD和自闭症的变化。 在我们最近的研究中,我们应用GCN [1,2]来使用短系列的功能磁共振
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gcn_tutorial_test-master
.gitignore 63B
requirements.txt 280B
data
MOTOR_event_labels_test_sub100_newLR.h5 230KB
brain_graph
MMP_DiffusionConnectivity_HCP_avg56.mat 900KB
MOTOR_MMP_ROI_act_test_sub100.lmdb 39.12MB
notebooks
utils.py 19KB
Tutorials_GCN_practice2_graph-Laplacian_GCN.ipynb 743KB
model.py 12KB
README.md 4KB
binder
environment.yml 351B
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