RA-GCN: 用于不平衡数据疾病预测问题的图卷积网络

Feb, 2021

RA-GCN: 用于不平衡数据疾病预测问题的图卷积网络

RA-GCN: Graph Convolutional Network for Disease Prediction Problems with Imbalanced Data

Mahsa Ghorbani, Anees Kazi, Mahdieh Soleymani Baghshah, Hamid R. Rabiee, Nassir Navab

TL;DR本文提出了一种用于防止基于图的分类器强调任何特定类别样本的重加权对抗图卷积神经网络（RA-GCN）以解决医学数据集中的类别不平衡问题，并在合成和实际数据集上的实验证明了其优越性。

Abstract

disease prediction is a well-known classification problem in medical applications. GCNs provide a powerful tool for analyzing the patients' features relative to each other. This can be achieved by modeling the problem as a graph node classification task, where each node is a patient. D

disease prediction graph convolutional network class imbalance adversarial approach medical datasets

发现论文，激发创造

图修订卷积网络

提出一种名为图修正卷积网络（GRCN）的框架，通过引入基于 GCN 的图修正模块来预测缺失边并在下游任务中进行边缘权重修正，以避免过度参数化或简单的重新加权观察到的边缘的问题，并且在六个基准数据集上的实验结果表明，与强基准方法相比，GRCN 始终表现出较大的优势，尤其是原始图严重不完整或用于模型训练的标记实例高度稀疏的情况。

Nov, 2019

基于潜在图学习的疾病预测

本文通过提出新的动态本地化图剪枝方法，在医学中的两个 CADx 问题上展示了学习单一、最优图形对 GCN 向下游疾病分类任务的可行性，由此我们证明了图形学习对于在医学应用中使用 GCN 进行更准确和稳健推断的重要性。

Mar, 2020

ImGAGN: 基于生成对抗图网络的不平衡网络嵌入

本文提出了一种名为 ImGAGN 的生成对抗图网络模型，通过引入一种名为 GraphGenerator 的新型生成器解决不平衡网络上的节点分类问题，该生成器可以模拟少数类节点的属性分布和网络拓扑结构分布，进而使不同类别节点的数量得以平衡，通过在实际平衡的网络上训练 GCN 鉴别器，该方法在四个真实世界的不平衡网络数据集上表现出了超越最先进算法的半监督节点分类任务的效果。

Jun, 2021

应用图卷积网络进行疾病预测：自闭症谱系障碍和阿尔茨海默病为例

本文提出了一种利用图卷积网络的通用框架，该框架旨在将人群表示为一个稀疏图，其中其节点与基于成像的特征向量相关联，而表型信息则作为边权集成，以在大型人群中进行脑分析，本框架可以用于疾病预测任务，能够显著提高预测性能，并在测试了两个大型数据集，ABIDE 和 ADNI，以分别预测自闭症谱系障碍和转化为阿尔茨海默病的结果。

Jun, 2018

InceptionGCN: 基于感受野的图卷积神经网络用于疾病预测

本文介绍了一种新的图形领域体系结构，用于基于图形的深度学习用于疾病预测，该体系结构利用不同内核大小的滤波器来构建，特点是定义了几何 “内核模块”，能够在卷积期间捕获结构异质性。研究展示了该模型在两个公开数据集上的疾病预测结果，并提供了在模拟数据的不同输入情况下，常规 GCNs 和我们提出的模型的行为洞见。

Mar, 2019

基于谱图卷积的基因型疾病预测

本文介绍了在人群的脑分析中，将图卷积网络（GCN）应用于包括成像和非成像数据的稀疏图中，以推断未标记节点的类别，并在分类任务中整合上下文信息的潜力。该方法在 ABIDE 和 ADNI 数据库上取得了良好的性能。

Mar, 2017

用图卷积网络建模关系型数据

我们介绍了关系图卷积网络 (R-GCNs) 并将它们应用于标准的知识库补全任务，包括链接预测和实体分类。R-GCNs 旨在应对实际知识库中高度多关系数据的特点，我们证明了它们作为一个独立模型在实体分类方面的有效性，并进一步证明，通过在关系图中累积多个推理步骤的编码器模型来丰富解码器模型，可以极大地提高因子分解模型 (例如 DistMult) 在链接预测方面的表现 (在 FB15k-237 上的表现提高了 29.8%)。

Mar, 2017

多模式医学图像的图卷积网络：方法、架构和临床应用

本综述论文介绍了基于图卷积网络（GCN）的医学图像分析的最新研究进展，包括放射学和组织病理学数据，讨论了 GCN 在疾病诊断和患者康复中的应用，以及其在模型解释、大规模基准测试等方面的技术挑战和发展趋势。

Feb, 2022

元图卷积网络：处理图神经网络中的数据不平衡的动态加权损失最小化方法

本论文提出了一种名为 Meta-GCN 的元学习算法，通过同时最小化无偏元数据集损失和优化模型权重来自适应地学习样本权重，实验证明 Meta-GCN 在两个不同数据集上的分类任务中在准确性、接收器操作特性下的曲线下面积（AUC-ROC 曲线）和宏 F1 分数等方面优于现有最先进框架和其他基线模型。

Jun, 2024

通过图卷积的对抗领域自适应实现图传输学习

本文研究跨网络节点分类问题，提出一种基于对抗领域自适应和图卷积的图传输学习框架 AdaGCN 以在标签数据不足的情况下，从部分标记的源网络中利用标记信息辅助完全未标记或只有部分标记的目标网络节点分类，并在真实数据集上进行了大量实验评估，并验证了 AdaGCN 在标签率低和源目标领域差异显著的情况下都能成功传输类信息。

Sep, 2019