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阿尔兹海默症(AD)的早期检测与发现具有重要的临床和社会意义.由于AD患者的功能性脑网络拓扑性质存在异常变化,并且不同表型类型人群中阿尔兹海默症的患病率也存在着较大差异,因此将脑网络特征和表型信息结合构建训练特征,用于阿尔兹海默症不同阶段的分类.同时,图卷积神经网络(GCN)分类方法被证明是目前对图数据学习任务的最佳选... 相似文献
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