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Machine learning algorithm accurately detects fMRI signature of vulnerability to major depression.
Sato, João R; Moll, Jorge; Green, Sophie; Deakin, John F W; Thomaz, Carlos E; Zahn, Roland.
Afiliación
  • Sato JR; Center for Mathematics, Computation, and Cognition, Universidade Federal do ABC, Bangu, Santo André 09020-040, Brazil; Cognitive and Behavioral Neuroscience Unit and Neuroinformatics Workgroup, D'Or Institute for Research and Education (IDOR), Rio de Janeiro 22281-100, Brazil.
  • Moll J; Cognitive and Behavioral Neuroscience Unit and Neuroinformatics Workgroup, D'Or Institute for Research and Education (IDOR), Rio de Janeiro 22281-100, Brazil.
  • Green S; The University of Manchester & Manchester Academic Health Sciences Centre, School of Psychological Sciences, Neuroscience and Aphasia Research Unit, Manchester M13 9PL, UK.
  • Deakin JF; The University of Manchester & Manchester Academic Health Sciences Centre, Institute of Brain, Behaviour and Mental Health, Neuroscience & Psychiatry Unit, Manchester M13 9PL, UK.
  • Thomaz CE; Department of Electrical Engineering, Centro Universitario da FEI, Sao Bernardo do Campo 3972, Brazil.
  • Zahn R; Institute of Psychiatry, Psychology, and Neuroscience, King's College London, Department of Psychological Medicine, Centre for Affective Disorders, London SE5 8AZ, UK. Electronic address: roland.zahn@kcl.ac.uk.
Psychiatry Res ; 233(2): 289-91, 2015 Aug 30.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-26187550
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Algoritmos / Imagen por Resonancia Magnética / Interpretación de Imagen Asistida por Computador / Diagnóstico por Computador / Imagen Eco-Planar / Trastorno Depresivo Mayor / Aprendizaje Automático Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Adult / Female / Humans / Male Idioma: En Revista: Psychiatry Res Año: 2015 Tipo del documento: Article País de afiliación: Brasil
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