一种动态脑结构的图卷积神经网络演化方法
专利汇可以提供一种动态脑结构的图卷积神经网络演化方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 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。，下面是一种动态脑结构的图卷积神经网络演化方法专利的具体信息内容。
1.一种动态脑结构的图卷积神经网络演化方法，构建脑结构网络演化的图卷积神经网络模型，运用图卷积神经网络工具学习脑网络的动态演化过程，其特征在于：具体包括如下步骤：
A、数据预处理
使用西蒙1.5T磁共振扫描仪，8通道磁头线圈采集脑结构磁共振图像，然后利用矩阵实验室MATLAB中大脑影像数据序列分析工具SPM对脑结构磁共振图像进行预处理；
A1、标准化：将每一个个体的脑结构磁共振图像标准化到同一三维立体空间，使不同个体的同一脑区位于标准空间的同一位置；
A2、分割：依据先验的概率分布模板，把脑结构磁共振图像分割为灰质、白质、脑脊液三部分，并生成代表此三种组织类型的图像，定量表示脑灰质和白质的体积；
A3、平滑：对分割产生的灰质图像进行空间平滑处理，减少在标准化和分割过程中产生的噪声和误差，提升信噪比，从而提高统计分析的效力；
B、构建脑结构网络
以脑结构磁共振图像为基础，选取自动解剖标签模板AAL中的90个脑区作为网络中的节点，将90个脑区之间的相互关系或者解剖连接定义为网络中的边；根据标定的90个脑区，提取脑区的灰质体积，然后使用皮尔逊相关分析来评估两个节点之间的相互关系，构建灰质脑网络，步骤如下：
B1、根据数据预处理分割出的灰质图像，提取每个被试的90个自动解剖标签模板脑区的灰质体积；
B2、使用皮尔逊相关分析来评估两个脑区之间的相互关系，通过计算皮尔逊相关系数得到两两脑区之间的相关系数r，从而得到一个90*90的关系矩阵A；皮尔逊相关系数也称皮尔逊积矩相关系数，是一种用于计算线性相关的方法，通过式(1)计算：
其中，rq，f表示脑区q和f之间的相关系数,xq(t)和 分别表示脑区q的时间序列值和时间序列均值，xf(t)和 分别表示脑区f的时间序列值和时间序列均值，n表示扫描的大脑皮层切片数目；
B3、确定连边；r的取值在-1～1之间，r的绝对值大小代表两两脑区之间相关性的强度，值越大表示相关程度越大：|r|＞0.8表示两个脑区之间的相关性强；|r|＜0.3表示两个脑区间存在微弱的相关性；r＝0表示两个脑区不相关；r的正负则意味着脑区之间相关性的方向，即r＞0表示两变量呈相互促进的关系，或正相关；r＜0表示两变量呈相互抵制的关系，或负相关；
C、建立脑结构网络演化的图卷积神经网络模型
设脑结构网络演化的图卷积神经网络模型为：f(X，A)是一个两层的图卷积神经网络，其中A是脑结构网络的关系矩阵，X是一个方向向量、表示正常人和抑郁症患者大脑每个脑区的差异；
C1、通过数据预处理步骤分别提取出正常人和抑郁症患者90个脑区的灰质体积，分别构成90*1的列向量X1和X2，然后定义一个方向向量X＝X1-X2，即正常人与抑郁症患者的脑结构的差异，并对其进行如下归一化处理，如公式(2)所示：
其中，a为方向向量X中元素的最小值，b为方向向量X中元素的最大值；
C2、对脑结构网络关系矩阵A进行如下归一化处理，如公式(3)所示：
其中， 是脑结构网络添加自连接的关系矩阵，IN是单位矩阵，
表示脑结构网络中每个节点的度；
C3、基于一个两层的图卷积神经网络来训练脑结构演化模型，前馈神经网络模型使用如下的形式：
其中，W(0)∈R90*90为输入层到隐藏层的权重矩阵，W(1)∈R90*90是隐藏层和输出层之间的权重矩阵；softmax是激活函数，被定义为 其中Z＝∑iexp
(xi)；
C4、用所有的抑郁症患者的关系矩阵作为标签样本来评价交叉熵损失函数，如公式(5)所示：
其中，yi表示演化网络结果向量， 表示真实抑郁症患者的网络向量。
一种动态脑结构的图卷积神经网络演化方法
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