本文研究了基于图神经网络（GNN）的医学图像分类，提出了一种结合边缘卷积的新模型，显著提高了分类性能，减少了参数和训练时间。研究表明，GNN在医学影像领域具有广泛应用前景，鼓励进一步探索相关模型。

本文研究了基于图神经网络的医学图像分类，提出了一种新模型，将图神经网络与边缘卷积结合，显著提高了分类性能。该模型在MedMNIST数据集上表现优异，参数量减少1000倍，训练时间和数据需求降低，推动了医学影像中图神经网络的应用探索。