通常のCNNの代わりにグラフたたみ込みニューラルネットワークを適用すると、どのようなメリットがありますか？

通常のCNNの代わりにグラフたたみ込みニューラルネットワークを適用することで、どのようなメリットがありますか？つまり、CNNで問題を解決できるとしたら、それを解決するためにグラフ畳み込みニューラルネットワークに変換する必要があるのはなぜですか。通常のCNNをグラフ畳み込みニューラルネットワークで置き換えることで論文が示す例はありますか？精度の向上、品質の向上、またはパフォーマンスの向上が達成されていますか？特に医療画像、バイオインフォマティクス、または生物医学分野における画像分類、画像認識としていくつかの例を紹介できますか？

一般的に、グラフCNNは、画像ではなくグラフで表されるデータに適用されます。

• グラフは、それらを接続するノードとエッジの集合です。

• 画像は、各要素が空間内の画素を表している、2次元または3次元マトリックスであります

データが画像のみ、または類似したもの（たとえば、一部のfMRIデータ）の場合、通常のCNNと比較してグラフCNNのメリットは通常得られません。

場合によっては、画像のクラスラベルがグラフのような（またはツリーのような）構造で編成されることがあります。その場合、グラフCNNの恩恵を受ける可能性があります。

バイオインフォマティクスは、グラフ畳み込みニューラルネットワークが役立つ分野です。タンパク質ネットワーク、または遺伝子-遺伝子ネットワークを検討してください。確かに、生物学的ネットワークはグラフとして表すことができます。これで、GCNがバイオインフォマティクスにどのように役立つかがわかります。