作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
近年来，随着医疗影像技术的飞速发展、生物医学信息技术的快速崛起、科技对疾病诊断过程的广泛关注等方面的原因，越来越多的人开始重视医学图像相关的机器学习技术，尤其是如何提升医学图像分析模型的性能，从而更好地进行疾病诊断。其中一种有效的方法就是利用人工标注的数据来增强模型的鲁棒性和健壮性，通过这种方式可以让模型更好的识别到样本中的潜在模式，进而提升模型的准确率。半监督学习（Semi-supervised Learning）正是利用这种方式来解决数据量较小的问题。
在本篇博文中，我将向读者展示如何利用基于CNN的半监督图卷积网络（Squeeze-and-Excitation Graph Convolutional Network，SE-GCN）来处理临床医学图像数据集，并分析其优缺点。
Squeeze-and-Excitation Graph Convolutional Network (SE-GCN) 是由苏黎世联邦理工大学等人于2019年发表的一篇研究工作。该论文提出了一种新型的图卷积网络结构——SE-GCN，它能够充分考虑节点间相互联系的信息，并且能较好地保持图数据的全局一致性。它在医疗图像分析领域的应用有广阔的空间，可以帮助提高诊断精度、降低患者症状不稳定性、减少因训练数据不足带来的欠拟合、提升模型鲁棒性及预测能力。因此，SE-GCN在疾病诊断领域具有很大的实用价值。
2.相关研究背景及意义
2.1 图神经网络的发展
Graph Neural Networks (GNNs) 在深度学习领域占据了一席之地，它们借助图论和其特有的计算理论来处理复杂的异构网络数据。图神经网络旨在对图结构数据进行建模，通过对节点的特征和边的关联关系进行学习