Python 3.x 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，对人脑连接计量学感兴趣。我正在研究一个健康的人脑连接矩阵，它是通过扩散张量成像获得的。连接矩阵是在dsi studio中创建的。我能够用python可视化图形，并通过I-graph获得基本的网络度量。它由120个节点和3693个EGDE组成 由于这是一张真实的人脑连接组图，我认为它可以用来模拟癫痫发作，并因此对其进行研究。该模型将是一个人工神经网络，其中节点作为神经元体，具有激活功能，边缘作为轴突，其相对重要性和方向具有权重 其目的不是创建一个解决计算问题的神经网络，而是在几个不同的起始状态后，通过时间可视化神经元激活模式，并研究单个和组节点的这些开/关模式 这可能有助于执行癫痫手术的神经外科医生事先计划并切断包含癫痫病灶的连接，而不是人脑的大通道 虽然我能够用python中的IGRAPHE可视化静止的图形，但我不确定从何处开始将这个静止矩阵转换为呼吸神经网络 你知道有什么库可以创建这种可视化效果吗？你要我怎么做Python 3.x 将python igraph连接矩阵转化为神经网络并可视化,python-3.x,graph,neural-network,networkx,Python 3.x,Graph,Neural Network,Networkx,我是一名神经外科医生，对人脑连接计量学感兴趣。我正在研究一个健康的人脑连接矩阵，它是通过扩散张量成像获得的。连接矩阵是在dsi studio中创建的。我能够用python可视化图形，并通过I-graph获得基本的网络度量。它由120个节点和3693个EGDE组成 由于这是一张真实的人脑连接组图，我认为它可以用来模拟癫痫发作，并因此对其进行研究。该模型将是一个人工神经网络，其中节点作为神经元体，具有激活功能，边缘作为轴突，其相对重要性和方向具有权重 其目的不是创建一个解决计算问题的神经网络，而是在