审稿意见：
一、总体评价
本文《基于图卷积神经网络的精神疾病脑网络特征分析》探讨了使用图卷积神经网络（GCN）提取并分析精神疾病（特别是精神分裂症）患者脑网络特征的方法。文章结构清晰，逻辑严谨，研究内容具有一定的创新性和应用价值。然而，在数据处理、实验细节、文献引用及结论表述等方面仍需进一步完善。
二、具体内容评价
摘要
摘要简明扼要地介绍了研究背景、方法、结果和意义，逻辑清晰。但建议在摘要中进一步明确GCN在精神疾病脑网络特征分析中的具体优势和创新点。
引言
引言部分对精神疾病与脑网络异常的关系进行了详尽的论述，并介绍了GCN在脑网络特征分析中的应用背景。但可进一步强调GCN相比传统方法的具体改进和优势。
数据采集及预处理
数据采集和预处理部分详细介绍了实验数据来源及预处理步骤，但部分细节不够清晰。例如，应详细说明EEG数据的采样频率、电极位置分布等信息。
对预处理过程中的滤波设置、独立成分分析等方法的选择依据应进行简要说明。
实验方法
基于GCN的脑网络特征提取方法介绍较为详细，但部分步骤的描述可更加具体。例如，对GCN模型的架构、参数设置、训练过程等应有更明确的说明。
图1的流程图直观展示了实验流程，但建议对流程图中的每个步骤进行简短说明，以便于读者理解。
实验结果及分析
实验结果部分通过对比GCN与其他方法（如RF、CNN）的性能，验证了GCN在脑网络特征分析中的优越性。但建议增加更多评价指标（如ROC曲线、AUC值等）来全面评估模型性能。
结果分析部分应进一步挖掘实验结果背后的生物学意义，探讨GCN模型识别出的关键节点和连接与精神分裂症发病机制之间的潜在关联。
结论与展望
结论部分总结了GCN在精神疾病脑网络特征分析中的应用效果和潜在优势，但表述较为笼统。建议具体指出GCN在哪些方面的分析效果显著优于传统方法。
展望部分提出了未来研究方向，但可进一步细化，结合当前领域的研究热点和挑战，提出更具前瞻性的研究议题。
三、修改建议
数据处理与实验细节
补充EEG数据的具体参数（如采样频率、电极分布等）和预处理步骤的详细解释。
明确GCN模型的具体架构、参数设置、训练细节等，以便于其他研究者复现实验结果。
文献引用
确保所有引用的文献格式统一，符合期刊要求。
引用最新相关文献，以增强文章的时效性和权威性。
结果分析与讨论
增加更多评价指标和可视化工具（如ROC曲线、混淆矩阵等）来全面展示模型性能。
深入挖掘实验结果背后的生物学意义，探讨GCN模型识别出的关键特征与精神分裂症发病机制的关系。
结论与展望
具体指出GCN在哪些方面的分析效果显著优于传统方法，并解释其背后的原因。
展望部分应提出更具前瞻性和创新性的研究方向，结合当前领域的研究热点和挑战。
四、总结
本文在探讨GCN在精神疾病脑网络特征分析中的应用方面具有一定的创新性和应用价值。然而，在数据处理、实验细节、文献引用及结论表述等方面仍需进一步完善。希望作者根据以上审稿意见对文章进行修改和完善，以期达到更高的学术水平。
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