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融合功能性与结构性连接的异构图神经网络用于轻度认知障碍诊断
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的异构图神经网络方法，旨在充分利用双模态影像的异质性。实验结果表明，该方法在轻度认知障碍诊断中的准确率达到93.3%，优于其他算法。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的异构图神经网络方法。
- 该方法旨在充分利用双模态影像的异质性。
- 研究针对当前双模态图神经网络方法的同质融合方式。
- 通过建立同质和异质的元路径关系，提升模型性能。
- 引入异构图池化策略和数据增强方法。
- 实验结果显示该方法在轻度认知障碍诊断中的准确率达到93.3%。
- 该方法的准确率显著优于其他算法。
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