换一批摘要神经精神疾病严重影响患者脑解剖结构、神经系统功能及心理健康,其早期识别与诊断对患者的治疗及康复具有重要意义.基于神经影像数据构建复杂的脑网络,可用于定量化分析神经精神疾病患者的脑结构及功能异常,为研究神经精神疾病的神经影像生物标记物提供重要参考.近年来,图神经网络具有处理非欧几里得数据、能充分利用节点与连边的拓扑结构和属性等优势,被广泛应用于神经精神疾病的辅助诊断研究.本文对图卷积神经网络的基本原理和神经精神疾病的最新研究进展进行了总结和分析,并展望了动态脑网络、大样本与多中心、可视化与可解释性等研究热点.
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关键词
磁共振成像神经精神疾病脑网络自动分类图神经网络疾病诊断Magnetic resonance imagingNeuropsychiatric diseasesBrain networkAutomatic classificationGraph neural net-workDisease diagnosis
栏目名称
DOI
10.19529/j.cnki.1672-6278.2024.03.10
发布时间
2024-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
广东省科技重点领域研发计划项目（2020B0404010002）；
国家重点研发计划（2023YFC2414500）；
国家重点研发计划（2023YFC2414504）；
国家自然科学基金（72174082）；
广东省基础与应用基础研究基金杰出青年项目（2021B1515020064）；
广东省基础与应用基础研究基金（2022A1515140142）；
广东省教育厅重点实验室项目（2020KSYS001）；
广州市科技计划项目（202103000032）；
广州市科技计划项目（202206060005）；
广州市科技计划项目（202206080005）；
广州市科技计划项目（202206010077）；
广州市科技计划项目（202206010034）
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