用于分析基于表面的神经影像数据的几何卷积神经网络
神经与进化计算
2017-08-03 v1 机器学习
摘要
广泛应用于二维图像的传统 CNN 无法直接应用于非规则几何表面，如皮层厚度。我们提出几何 CNN (gCNN)，用于处理球面表面的数据表示，并在多层网格结构中进行模式识别。其性别分类准确率显著高于 SVM 和基于图像的 CNN。该方法仅使用 MRI 厚度数据进行性别分类，但可扩展至利用其他 MRI 或 fMRI 数据进行疾病分类。
引用
@article{arxiv.1708.00587,
title = {Geometric Convolutional Neural Network for Analyzing Surface-Based Neuroimaging Data},
author = {Si-Baek Seong and Chongwon Pae and Hae-Jeong Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.00587},
year = {2017}
}
备注
29 pages