一种基于图神经网络的神经元形态分析方法

本发明公开了一种基于图神经网络的神经元形态分析方法，包括如下步骤：步骤一：构建包含多种神经元形态的数据集，数据集包括神经元的原始图像数据或三维体素数据；步骤二：利用深度学习方法，将神经元形态数据转换为图结构数据；步骤三：将步骤二中生成的神经元图数据输入到深度图神经网络中进行特征学习和分类，引入注意力机制增强模型对关键特征的学习能力，进一步提升分类准确率；步骤四：在完成特征学习和分类后，利用生成的神经元形态哈希编码进行智能检索；本发明的有益效果是：通过深度图神经网络对神经元形态进行深度学习和分类，提高分类准确率；选择具有高几何形态相似性的神经元数据集进行训练，增强方法的泛化能力。