Predicting sex, age, general cognition and mental health with machine learning on brain structural connectomes

There is an increasing expectation that advanced, computationally expensive machine learning (ML) techniques, when applied to large population‐wide neuroimaging datasets, will help to uncover key differences in the human brain in health and disease. We take a comprehensive approach to explore how mu...

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Veröffentlicht in:Human brain mapping Jg. 44; H. 5; S. 1913 - 1933
Hauptverfasser: Yeung, Hon Wah, Stolicyn, Aleks, Buchanan, Colin R., Tucker‐Drob, Elliot M., Bastin, Mark E., Luz, Saturnino, McIntosh, Andrew M., Whalley, Heather C., Cox, Simon R., Smith, Keith
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Hoboken, USA John Wiley & Sons, Inc 01.04.2023
Schlagworte:
ISSN:1065-9471, 1097-0193, 1097-0193
Online-Zugang:Volltext
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