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J-GLOBAL ID：202102282771032625   整理番号：21A2671296

S-GCN:脳連結性ネットワーク上のsiameseスペクトルグラフ畳込み【JST・京大機械翻訳】

S-GCN: A siamese spectral graph convolutions on brain connectivity networks

著者 (3件)： Liu Xiaoli (Department of Chemical and Biomolecular Engineering, Faculty of Engineering, National University of Singapore, Singapore, Singapore) ,  Li Jiali (Department of Chemical and Biomolecular Engineering, Faculty of Engineering, National University of Singapore, Singapore, Singapore) ,  Cao Peng (Northeastern University, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ISICDM 2020  ページ： 46-48  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Alzheimer病(AD)は加齢に伴う最も一般的な神経変性疾患である。ネットワーク分析は脳機能欠損と脳障害に関連する基礎構造破壊の間の関係を探索する新しい方法を提供する。本研究では,エンドツーエンド方式でグラフ分類のための有用な表現を学習するために,Siamese GCNフレームワーク(S-GCNと呼ぶ)を提案した。著者らのアプローチの有効性を実証するために,著者らは,Alzheimer病神経イメージングイニシアティブ(ADNI)データセットに関する提案方法の性能を評価する。ADNIデータセットに関する広範な実験は,S-GCNモデルの競合性能を示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *畳込み ,  学習 ,  *ネットワーク ,  エンドツーエンド方式 ,  有効性 ,  連結性 ,  Alzheimer病 ,  脳疾患
準シソーラス用語： 神経変性疾患 ,  ネットワーク解析 ,  脳機能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： アルツハイマー病 ,  機能的脳連結性 ,  グラフ畳込みネットワーク ,  シーズ学習

分類 (2件)： 神経系の診断  (GN02000H) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 脳 ,  連結性 ,  スペクトル ,  グラフ ,  畳込み