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Applications of Spatio-Temporal Graph Neural Network Models for Brain Connectivity Analysis

URN zum Zitieren dieses Dokuments:
urn:nbn:de:bvb:355-epub-534777
DOI zum Zitieren dieses Dokuments:
10.5283/epub.53477
Wein, Simon
Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 11 Jan 2023 13:19


Zusammenfassung (Englisch)

Comprehending the interplay between spatial and temporal characteristics of neural dynamics can improve our understanding of information processing in the human brain. Graph neural networks provide a novel possibility to interpret graph-structured signals as typically observed in complex brain networks. This thesis presents an application of spatio-temporal graph neural networks to model ...

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Übersetzung der Zusammenfassung (Deutsch)

Den Zusammenhang zu verstehen zwischen den räumlichen und zeitlichen Charakteristiken neuronaler Dynamiken kann unser Verständnis über die Informationsverarbeitung im menschlichen Gehirn verbessern. Graphische neuronale Netze bieten eine neue Möglichkeit Signale mit graphischer Struktur zu analysieren, wie sie typischerweise in komplexen Netzwerken im Gehirn auftreten. Die vorliegende Arbeit ...

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