【摘 要】
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＜正＞抽搐是指四肢、躯干与颜面骨骼肌非自主的强烈收缩或抽动，可引起关节运动和强直、甚至窒息。抽搐的发生机制目前尚未完全清楚，可能与运动神经元的异常放电、低血钙等因素有关。老年人抽搐最常见的病因是癫痫，癫痫的患病率和发病率随着年龄的增加而增加。有资料显示，55～64岁人群癫痫发病率为0.7%,85～94岁人群为1.2%[1]。其他因素如感染、中毒、心血管疾病、精神疾病也可导致抽搐发作，因而正确识别病
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＜正＞抽搐是指四肢、躯干与颜面骨骼肌非自主的强烈收缩或抽动，可引起关节运动和强直、甚至窒息。抽搐的发生机制目前尚未完全清楚，可能与运动神经元的异常放电、低血钙等因素有关。老年人抽搐最常见的病因是癫痫，癫痫的患病率和发病率随着年龄的增加而增加。有资料显示，55～64岁人群癫痫发病率为0.7%,85～94岁人群为1.2%[1]。其他因素如感染、中毒、心血管疾病、精神疾病也可导致抽搐发作，因而正确识别病因对于抽搐的治疗至关重要。
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图结构数据广泛存在于现实世界中,节点分类是基于图结构数据的基本任务。由于各节点的度大小不一,且节点间的相对位置无序,所以常规的分类算法在节点分类任务上不适用或表现不理想。图神经网络（Graph Neural Networks,GNN）因为同时利用到节点信息和边信息,在节点分类任务上的表现突出,成为当前学术界的研究热点。其核心构建思想是,节点依靠图结构交互彼此信息以实现节点特征表示,通过特征表示学习
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