GCN（Graph Convolutional Networks）の性能向上には、いくつかの重要な要因が影響しています。まず、GCNはノード間の関係性を考慮することで、発話セグメント間の相互作用を効果的に利用します。これにより、個々の発話セグメントの情報が隣接するセグメントから集約され、全体の文脈を考慮した特徴抽出が可能になります。次に、GCNはメッセージパッシング機構を用いており、これによりノードの表現が反復的に更新され、より豊かな情報を持つ表現が得られます。また、GCNはラベルノイズの影響を軽減する能力も持っており、病的な特徴が明確でないセグメントからの情報も有効に活用できます。さらに、ハイパーパラメータの調整（例えば、隣接ノードの数や層の深さ）も性能に大きな影響を与え、最適な設定を見つけることで、GCNの精度を向上させることができます。これらの要因が相まって、GCNはPD検出において高い性能を発揮するのです。