Diese Arbeit beinhaltet die Integration von Graph Deep Learning in medizinische Anwendungen. Der Schwerpunkt liegt auf der Lösung klinischer und technischer Herausforderungen in diesen Bereichen. Es umfasst die Untersuchung der klinischen Relevanz von GCNs für medizinische Anwendungen. Die Arbeit ist in vier Hauptkapitel unterteilt, die sich mit Szenarien mit mehreren Graphen, Graphheterogenität, Graphaufmerksamkeit und Graphlernen befassen. Diese Arbeit ist eine der Pioniere in der Einführung von Graph Deep Learning im medizinischen Bereich und zeigt, dass GDL ein großes Potenzial für medizinische Anwendungen hat.
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Diese Arbeit beinhaltet die Integration von Graph Deep Learning in medizinische Anwendungen. Der Schwerpunkt liegt auf der Lösung klinischer und technischer Herausforderungen in diesen Bereichen. Es umfasst die Untersuchung der klinischen Relevanz von GCNs für medizinische Anwendungen. Die Arbeit ist in vier Hauptkapitel unterteilt, die sich mit Szenarien mit mehreren Graphen, Graphheterogenität, Graphaufmerksamkeit und Graphlernen befassen. Diese Arbeit ist eine der Pioniere in der Einführung...
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