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目录
摘要I
ABSTRACTIII
第一章绪论1
1.1研究背景与意义1
1.2国内外研究现状2
1.2.1基于EEG的精神分裂症的相关研究2
1.2.2基于深度学习方法的相关研究2
1.3研究内容4
1.4论文组织架构5
第二章相关理论与技术7
2.1功能连接与脑网络7
2.2脑电信号特征提取与特征选择7
2.2.1时域特征8
2.2.2频域特征11
2.2.3脑网络特征11
2.2.4相关性分析和方差分析12
2.3神经网络13
2.3.1基本结构与运算13
2.3.2批归一化13
2.3.3正则化14
2.4卷积神经网络14
2.5自注意力机制15
2.5.1线性变换15
2.5.2相似度计算15
2.5.3注意力权值计算16
2.6图卷积神经网络16
2.7小样本学习17
2.7.1基于相似性的度量学习17
2.7.2基于类心思想的原型网络18
2.7.3支持集和查询集19
2.8本章小结19
第三章基于GCN和注意力机制的GE-NSPN模型21
3.1工作流程和GE-NSPN模型架构的构建21
3.2EEG数据预处理21
3.3自适应脑网络的构建22
3.4图编码特征的提取24
3.5节点空间特征的提取26
3.5.1网络架构26
3.5.2计算距离29
3.5.3损失函数30
3.6本章小结31
第四章基于GE-NSPN模型的精神分裂症分类识别33
4.1实验数据33
4.1.1数据来源33
4.1.2数据预处理33
4.2实验设置34
4.2.1评估指标35
4.2.2训练与测试36
4.2.3实验参数和说明36
4.3节点特征选择37
4.4频段、特征和k值对预测结果的影响38
4.4.1不同频段对预测结果的影响44
4.4.2特征组合对实验结果的影响46
4.4.3k值对实验结果的影响47
4.5原型相关对比实验49
4.6本章小结50
第五章总结与展望51
5.1工作总结51
5.2工作展望52
参考文献53
在学期间取得的科研成果61
致谢63
摘要
脑科学是“十四五”发展规划的研究重点，脑科学的相关研究有助于理解大脑
的机理，并进一步对精神分裂症进行有效诊断。近年来，图模型和小样本学习模型
成为研究精神分裂症的热门方法，也是对精神分裂症有效识别的方法。然而，图模
型根据固定的功能连接指标构建脑网络，使脑节点之间存在虚假连接；其提取特征
方式简单，忽略特征在时间或者空间的关系。除此之外，该类模型对数据量的依赖
较大，在少量数据条件下难以对精神分裂症进行精确识别。
因此，针对上述问题，本文提出基于图卷积神经网络和注意力机制的图编码节
点空间原型网络模型，并将该模型应用于精神分裂症的分类诊断任务中。本文的主
要研究内容如下：
（1）针对模型运用固定功能连接指标构建脑网络，使
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