fmri图卷积神经网络

fmri图卷积神经网络（fMRI Graph Convolutional Neural Network）是一种用于处理功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging，fMRI）数据的神经网络模型。它结合了图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural Network，GCN）和fMRI数据的特点，用于对脑部活动进行建模和分析。

在fmri图卷积神经网络中，脑部被建模为一个图结构，其中每个节点表示一个特定的脑区，边表示不同脑区之间的连接关系。这个图结构可以通过解剖学或功能连接来构建。然后，通过图卷积操作，网络可以在脑图上进行信息传播和特征提取。

fmri图卷积神经网络的输入是fMRI数据，它可以捕捉到脑部活动的时空特征。通过多层的图卷积层和非线性激活函数，网络可以学习到不同脑区之间的关联性和特征表示。最后，通过全连接层或其他分类器，可以将学习到的特征用于任务如脑部活动分类、疾病诊断等。