Graph Neural Network - simple brain connectome example

00:00:00 Введение в графовые нейронные сети
• Два класса графовых нейронных сетей основаны на матрице смежности и единичной матрице.
• Матрица смежности показывает связи между узлами, а единичная матрица учитывает самосвязи.
• Пример матрицы смежности размером 34x34.
00:01:02 Визуализация графов
• Использование метода size для определения размера матрицы.
• Пример изображения матрицы смежности с помощью хитмепа.
• Создание маски для визуализации связей между узлами.
00:03:38 Построение графовой нейронной сети
• Использование кросс-энтропии для классификации вершин.
• Применение сверточной графовой нейронной сети с двумя слоями.
• Визуализация результатов классификации с помощью метода T-SNN.
00:05:34 Применение графовой структуры в цифровой медицине
• Задача кластеризации коннектома для мозга пощенной нематоды.
• Загрузка датасета с информацией о нейронах и их связях.
• Использование функции из библиотеки NetworkX для создания графа.
00:07:51 Визуализация коннектома
• Применение методики для коннектома с использованием весов и меток.
• Визуализация связей между нейронами с помощью расцвечивания.
• Выделение областей с наибольшим количеством связей.
00:09:17 Применение тензор-флоу подхода
• Создание матрицы смежности для тензор-флоу подхода.
• Тренировка графовой нейронной сети и получение разреженных матриц.
• Построение графа коннектома на основе собственных векторов.
00:11:24 Заключение
• Обучение нейронной сети на больших размерностях графа.
• Визуализация кластерной структуры и взаимодействия узлов.