Multi-feature computational framework for combined signatures of dementia in underrepresented settings
Objetivo. El diagnóstico diferencial de la variante conductual de la demencia frontotemporal (bvFTD) y La enfermedad de Alzheimer (EA) sigue siendo un desafío en grupos subrepresentados y subdiagnosticados, incluidos los latinos, ya que los biomarcadores avanzados rara vez están disponibles. Directr...
- Autores:
-
Moguilner, Sebastian
Birba, Agustina
Fittipaldi, Sol
Gonzalez-Campo, Cecilia
Tagliazucchi, Enzo
Reyes, Pablo
Matallana, Diana
Parra, Mario A
Slachevsky, Andrea
Farías, Gonzalo
Matallana, Diana
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana
- Repositorio:
- Repositorio Universidad Javeriana
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:repository.javeriana.edu.co:10554/63856
- Acceso en línea:
- https://iopscience.iop.org/journal/1741-2552
http://hdl.handle.net/10554/63856
https://doi.org/10.1088/1741-2552/ac87d0
- Palabra clave:
- neuroimagen multimodal
neurodegeneración
armonización
selección de características
aprendizaje automático
Multimodal neuroimaging
neurodegeneration
harmonization
feature selection
machine learning
- Rights
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional