Successful classification of cocaine dependence using brain imaging: a generalizable machine learning approach.

Mete, Mutlu; Sakoglu, Unal; Spence, Jeffrey S; Devous, Michael D; Harris, Thomas S; Adinoff, Bryon

Mete, Mutlu; Sakoglu, Unal; Spence, Jeffrey S; Devous, Michael D; Harris, Thomas S; Adinoff, Bryon.

Afiliación

Mete M; Department of Computer Science and Information Systems, Texas A&M University-Commerce, Commerce, TX, USA. Mutlu.Mete@tamuc.edu.
Sakoglu U; Computer Engineering, University of Houston - Clear Lake, Houston, TX, USA.
Spence JS; Center for Brain Health, University of Texas at Dallas, Richardson, TX, USA.
Devous MD; Department of Neurology, UT Southwestern Medical Center, Dallas, TX, USA.
Harris TS; Avid Radiopharmaceuticals, Philadelphia, PA, USA.
Adinoff B; Avid Radiopharmaceuticals, Philadelphia, PA, USA.

BMC Bioinformatics ; 17(Suppl 13): 357, 2016 Oct 06.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-27766943

Asunto(s)

Algoritmos; Encéfalo/diagnóstico por imagen; Trastornos Relacionados con Cocaína/diagnóstico por imagen; Neuroimagen/métodos; Máquina de Vectores de Soporte; Adulto; Encéfalo/patología; Análisis por Conglomerados; Trastornos Relacionados con Cocaína/clasificación; Trastornos Relacionados con Cocaína/patología; Femenino; Humanos; Masculino; Persona de Mediana Edad; Sensibilidad y Especificidad; Adulto Joven

Palabras clave

Classification; Cocaine dependence; Machine learning; Substance use disorders; Support vector machines

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Texto completo: 1 Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Algoritmos / Encéfalo / Trastornos Relacionados con Cocaína / Neuroimagen / Máquina de Vectores de Soporte Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Límite: Adult / Female / Humans / Male / Middle aged Idioma: En Año: 2016 Tipo del documento: Article

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