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题名基于图编码与小样本学习的精神分裂症分析方法
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作者
符永灿
阴桂梅
盛志林
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机构
太原师范学院计算机科学与技术学院
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出处
《现代信息科技》
2024年第8期123-127,共5页
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文摘
在基于图神经网络的脑功能性疾病研究中,构建脑网络之后不再变化,且一般需要大量的数据进行建模训练。为了解决这两个问题,文章提出一种基于图编码与小样本学习的分析诊断模型。该模型采用皮尔逊相关系数和自注意力机制构建自适应脑网络,并将时域特征、频域特征和脑网络特征作为图卷积神经网络的输入,进行动态学习自适应脑网络和图编码特征。将图编码特征作为图原型网络的输入,进行小样本学习并实现分类。将该模型应用于精神分裂症的分类诊断,实验结果表明,精神分裂症的识别准确率达到83.4%,为脑网络研究提供一种全新的思路和方法,为小样本学习在精神分裂症研究中的应用开辟了新的方向。
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关键词
自适应脑网络
图编码特征
小样本学习
图原型网络
精神分裂症
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Keywords
adaptive brain network
graph encoding feature
Few-Shot Learning
graph prototype network
schizophrenia
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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