如何解决将python igraph连接矩阵转化为神经网络并可视化
我是一名神经外科医生,对人脑连接测量技术很感兴趣。我正在研究一个健康的人脑连通性矩阵,该矩阵是通过扩散张量成像获得的。连接矩阵是在 dsi studio 中创建的。我可以在python中通过i图形来可视化图形并获得基本的网络度量。它包含120个节点和3693个egdes。
由于这是一个真实的人脑连接图,我认为它可以用于模拟癫痫发作,因此可以对其进行研究。该模型将是一个人工神经网络,其中节点充当神经元体,具有激活功能,边缘充当轴突,具有相对重要性和方向性。
目的不是要创建一个解决计算问题的神经网络,而是要可视化神经元的激活模式,以及在几个不同的起始状态后的时间变化,并研究单个和成组节点这些开/关模式的振荡
这可能有助于神经外科医师进行癫痫手术以预先计划并切断连接,而不是切断包含癫痫灶的人脑大块。
尽管我能够使用python中的igraph可视化静止图形,但我不确定从哪里开始将固定矩阵转换成呼吸神经网络。
您知道创建这种可视化效果的任何库吗?您会如何邀请我这样做?
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