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A Heterogeneous Graph Neural Network Fusing Functional and Structural Connectivity for Mild Cognitive Impairment Diagnosis
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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，用于轻度认知障碍的诊断。该方法通过建立同质和异质的元路径关系，结合异构图池化策略和数据增强，实验准确率达到93.3%，显著优于其他算法。
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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，旨在诊断轻度认知障碍。
- 该方法通过建立同质和异质的元路径关系，充分利用双模态影像中的异质性。
- 引入异构图池化策略和数据增强方法，提升了模型的性能。
- 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%，显著优于其他算法。
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