Apr, 2023

基于自适应门控图卷积网络的脑电数据可解释诊断阿尔茨海默病

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TL;DR本研究提出了一种使用自适应闸门图卷积网络病诊断的方法，基于脑功能连通性图结构和节点特征增强的卷积方法，实现了对阿尔茨海默病患者的较高精确度预测，并提供了说明预测的一致解释的可能，有助于进一步研究 AD 相关的大脑网络变化。
发现论文，激发创造
  • 基于域引导图卷积神经网络增强基于脑电图的神经疾病诊断

    使用 EEG-GCNN 模型对神经疾病的诊断进行改进，重点是区分由专家分类为 “正常” 的病人的异常头皮脑电波与健康人的头皮脑电波。在两个大型头皮脑电波数据库中的实验表明，EEG-GCNN 模型的 AUC 值达到 0.90，表现显著优于人工基准和传统机器学习基准。

    Nov, 2020

  • 动态双图融合卷积网络用于阿尔茨海默病诊断

    提出了一种动态双图融合卷积网络来提高阿尔茨海默病的诊断性能，该网络可以动态调整图结构以产生更好的诊断结果，并结合特征图和动态图学习来增加有用特征的权重并减少噪音特征的权重。实验证明该模型在阿尔茨海默病的诊断中具有灵活性和稳定性，并取得了优秀的分类结果。

    Aug, 2023

  • 可解释的图神经网络在阿尔茨海默病及相关痴呆风险预测中的应用

    通过利用医疗索赔数据进行 ADRD 风险预测，在评估了 VGNN 模型的效率后，使用关系重要性方法来澄清 ADRD 风险预测的关键关系。VGNN 在接收工作特征曲线下的面积上超越了其他基准模型 10％，整合了 GNN 模型和关系重要性解释方法可为了解 ADRD 进展的因素提供宝贵的洞见，并展示了利用索赔数据进行其他图像分析预测的潜力。

    Sep, 2023

  • 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

  • 基于动态图神经网络的精确脑电图癫痫检测与分类

    这篇论文介绍了 NeuroGNN，一个动态图神经网络框架，通过捕捉脑电极位置和对应脑区语义之间的动态相互作用，来优化癫痫的检测和分类，并在实际数据上的广泛实验证明其明显优于现有的先进模型。

    May, 2024

  • 基于图神经网络的脑电信号分类：综述

    通过系统综述和分类论述了基于图神经网络的脑电分类方法，发现光谱图卷积层在空间上存在较大优势，常见的节点特征为原始脑电信号和差分熵，同时提出了探索迁移学习方法和适当建模跨频率交互的方向。

    Oct, 2023

  • 交通流量预测的自适应图卷积网络

    该论文提出了一种新颖的自适应图卷积网络（AGC-net），通过自适应图卷积（AGC）和一种上下文关注机制，将空间图表达转换为实时特征，考虑到时间上下文，在公共交通数据集上展现了其明显的优于基础模型的有效性。

    Jul, 2023

  • 自监督图神经网络提高脑电图癫痫分析

    本研究提出了一种基于 GNN 的自监督预训练模型，能够捕捉电极几何或动态脑连接的脑电图图形结构，提高罕见癫痫类型的检测和分类精度。此外，提出了一种定量的模型可解释性方法来评估模型在 EEGs 内定位癫痫的能力。实验证明，GNN 的自监督预训练方法在癫痫检测和分类上都优于以往的方法，能够精确定位约 25.4% 的局部癫痫，可以为临床医生提供直观的癫痫局部化信息。

    Apr, 2021

  • 基于深度监督可适应三维卷积网络的阿尔茨海默病诊断

    本文提出了一种基于 3D 卷积神经网络的方法，通过学习通用的 AD 生物标志物特征并适应不同领域的数据集，在没有经过颅骨去除的 MRI 数据集上，通过对解剖形态变异的捕捉，实现了 AD 的预测和分类，并在实验中验证了其优越性和鲁棒性。

    Jul, 2016

  • 交通预测的自适应图卷积循环网络

    本文提出自适应图卷积循环神经网络 AGCRN，其中包括两个自适应模块（节点自适应参数学习模块和数据自适应图生成模块），用于捕捉交通时间序列数据中的空间和时间相关性。实验结果表明，AGCRN 在不需要预先定义空间连接图的情况下显著优于现有的相关方法。

    Jul, 2020