fmri图卷积神经网络
时间: 2024-03-21 20:36:40 浏览: 109
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。
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