公开(公告)号：CN110797123B

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN201911033766.9

申请日：2019-10-28

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 刘洪波 ,  杨丽平 ,  刘凯 ,  张博 ,  冯士刚 ,  刘英杰 ,  戴光耀 ,  林正奎

IPC: G16H50/50 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种动态脑结构的图卷积神经网络演化方法，采用图卷积神经网络来模拟正常人脑结构网络演变为抑郁症的演化过程。演化过程中引入了方向向量，该向量既包含了正常人的脑结构网络信息，又包含了抑郁症患者脑结构网络的信息，通过图卷积操作可以同时提取两者的特征，而且可以控制演化的方向以及演化的程度。本发明提出了脑结构网络演化的图卷积神经网络模型，利用基于tensorflow框架下的深度学习方法，通过计算第一次演化结果与真实的抑郁症患者脑网络的交叉熵，利用梯度下降的优化方法使网络的演化始终朝着抑郁症患者脑网络的方向进行。最终输出接近于真实抑郁症患者的脑结构网络，并得到更接近于真实的网络的演化模型。

公开(公告)号：CN110797123A

公开(公告)日：2020-02-14

申请号：CN201911033766.9

申请日：2019-10-28

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 刘洪波 ,  杨丽平 ,  刘凯 ,  张博 ,  冯士刚 ,  刘英杰 ,  戴光耀 ,  林正奎

IPC: G16H50/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种动态脑结构的图卷积神经网络演化方法，采用图卷积神经网络来模拟正常人脑结构网络演变为抑郁症的演化过程。演化过程中引入了方向向量，该向量既包含了正常人的脑结构网络信息，又包含了抑郁症患者脑结构网络的信息，通过图卷积操作可以同时提取两者的特征，而且可以控制演化的方向以及演化的程度。本发明提出了脑结构网络演化的图卷积神经网络模型，利用基于tensorflow框架下的深度学习方法，通过计算第一次演化结果与真实的抑郁症患者脑网络的交叉熵，利用梯度下降的优化方法使网络的演化始终朝着抑郁症患者脑网络的方向进行。最终输出接近于真实抑郁症患者的脑结构网络，并得到更接近于真实的网络的演化模型。