典型文献
基于图神经网络的帕金森病辅助诊断研究
文献摘要：
帕金森病(Parkinson's disease,PD)患者中已经发现了一些功能连接(functional connectivity,FC)的改变,由于其高度的异质性,在计算机辅助诊断中存在特异性和敏感性低、泛化性能差等问题,发现受该疾病影响的大脑区域具有挑战性.实现对帕金森病的鉴别诊断、探索帕金森病影像标志物对患者的早期干预、减缓疾病进程有着重要意义.根据上述问题,基于功能磁共振成像,对图像进行预处理,得到功能连接矩阵,将功能连接矩阵建模成图结构数据,其中节点代表脑区,脑区之间的Pearson相关系数作为边,构成K近邻图.随后搭建图神经网络分类模型以及图神经网络解释器对其进行分析,旨在区分帕金森病以及寻找与帕金森病有关影像标志物.实验结果表明,该方法在多分类任务上取得了94.36％的精确度,优于传统分类方法,能够有效区分帕金森病患者与健康对照组.标志物探索实验发现了与疾病相关的显著子图以及显著脑区,显著区域主要位于小脑蚓、左小脑、右丘脑、右缘上回以及右中央旁小叶等区域,与一些先前的研究结论相似,为诊断和预测疾病提供客观的影像依据.
文献关键词：
帕金森病;辅助诊断;图神经网络;功能磁共振
中图分类号：
作者姓名：
胡光辉
作者机构：
福州大学 福建福州 350108
文献出处：
引用格式：
[1]胡光辉-.基于图神经网络的帕金森病辅助诊断研究)[J].信息技术与信息化,2022(07):15-18
A类：
B类：
图神经网络,诊断研究,Parkinson,disease,功能连接,functional,connectivity,FC,计算机辅助诊断,泛化性能,疾病影响,脑区,鉴别诊断,影像标志物,早期干预,根据上述,功能磁共振成像,连接矩阵,矩阵建模,成图,图结构数据,中节点,近邻图,建图,神经网络分类,分类模型,解释器,多分类,分类任务,分类方法,帕金森病患者,物探,疾病相关,子图,小脑,丘脑,小叶,先前
AB值：
0.369404
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