可解释孪生图对比学习及其在脑疾病诊断中的应用

摘要： 近年来，许多研究采用静息态磁共振成像(rs-fMRI)构建动态功能连接网络，并将其应用于癫痫、精神分裂症等脑部疾病的诊断.研究表明，图卷积网络可以有效保存图结构，提取脑网络的高阶特征.然而，现有的利用GCN模型对脑疾病进行诊断的模型通常在训练的过程中不进行图结构的更新，因此模型效果常常受到输入图质量的约束.另外由于GCN模型缺乏可解释性的特点，也限制了模型在疾病诊断上的广泛应用... （共9页）