基于图卷积神经网络的儿童阅读障碍分类识别研究

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【获取途径】超星期刊网
【作者】王懋云，郭广行，陈思，张曼洁，董源
【刊名】太原师范学院学报(自然科学版)
【作者单位】太原师范学院计算机科学与技术学院
【年份】2025
【卷号】第24卷
【期号】第2期
【页码】24-28
【ISSN】1672-2027
【关键词】fMRI 发展性阅读障碍图卷积神经网络特征提取
【摘要】发展性阅读障碍是一种普遍存在的神经发育障碍，严重影响儿童正常学习和生活，尽早识别并进行干预治疗对患者至为重要.但目前关于阅读障碍分类的模型未能根据患者数据信息自动提取特征，也忽视了患者大脑节点之间的关联关系.因此，本文提出一种基于图卷积神经网络模型，该方法从患者的fMRI数据构建脑网络作为邻接矩阵，计算节点特征矩阵，训练GCN模型进行分类，实现对阅读障碍患者的诊断.实验结果显示，模型的识别准确率为94%，精确率为95%，召回率94%,F1分数为94%.本研究为阅读障碍的识别诊断提供了新思路，有利...
【基金】山西省自然科学基金
【文献类型】期刊