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面向注意力缺陷多动障碍分类的多分辨率时空融合图卷积网络
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作者 宋笑影 郝春雨 柴利 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第6期1927-1936,共10页
神经发育障碍疾病患者的精准分类是医学领域的一项重要挑战,对于疾病诊断和指导治疗至关重要。然而,现有基于图卷积网络(GCNs)的方法通常采用单一分辨率空间特征,忽视了多分辨率下的空间信息以及时间信息。为了克服上述局限性,该文提出... 神经发育障碍疾病患者的精准分类是医学领域的一项重要挑战,对于疾病诊断和指导治疗至关重要。然而,现有基于图卷积网络(GCNs)的方法通常采用单一分辨率空间特征,忽视了多分辨率下的空间信息以及时间信息。为了克服上述局限性,该文提出一种多分辨率时空融合图卷积网络(MSTF-GCN)。在多个分辨率空间下构建多个大脑功能连通性网络,使用支持向量机-递归特征消除提取最优空间特征。为了保留全局时间信息并使网络具有捕获信号不同层次变化的能力,将全局时间信号及其差分信号输入到时间卷积网络中学习复杂时间维度的依赖关系,提取时间特征。结合时空信息构建群体图,利用多通道图卷积网络灵活地融合不同分辨率的群体图数据,最后融入非成像数据信息生成有效的多通道多类型时空融合分类特征,有效提升了MSTF-GCN模型的分类性能。将MSTF-GCN应用于注意力缺陷多动障碍(ADHD)患者分类识别,在ADHD-200数据集两个成像站点上的分类准确率分别达到了75.92%和82.95%,实验结果优于已有的流行算法,验证了MSTF-GCN的有效性。 展开更多
关键词 多分辨率时空融合图卷积网络 时空融合 多分辨率 注意力缺陷多动障碍
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