Longitudinal clustering analysis and prediction of Parkinson's disease progression using radiomics and hybrid machine learning

We employed machine learning approaches to (I) determine distinct progression trajectories in Parkinson's disease (PD) (unsupervised clustering task), and (II) predict progression trajectories (supervised prediction task), from early (years 0 and 1) data, making use of clinical and imaging feat...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Quantitative imaging in medicine and surgery Ročník 12; číslo 2; s. 906
Hlavní autoři:	Salmanpour, Mohammad R, Shamsaei, Mojtaba, Hajianfar, Ghasem, Soltanian-Zadeh, Hamid, Rahmim, Arman
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	China 01.02.2022
Témata:	outcome prediction Parkinson’s disease (PD) hybrid machine learning methods longitudinal clustering
ISSN:	2223-4292
On-line přístup:	Zjistit podrobnosti o přístupu
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!