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.

Afiliação

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 em En | MEDLINE | ID: mdl-27766943

Assuntos

Algoritmos; Encéfalo/diagnóstico por imagem; Transtornos Relacionados ao Uso de Cocaína/diagnóstico por imagem; Neuroimagem/métodos; Máquina de Vetores de Suporte; Adulto; Encéfalo/patologia; Análise por Conglomerados; Transtornos Relacionados ao Uso de Cocaína/classificação; Transtornos Relacionados ao Uso de Cocaína/patologia; Feminino; Humanos; Masculino; Pessoa de Meia-Idade; Sensibilidade e Especificidade; Adulto Jovem

Palavras-chave

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

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Algoritmos / Encéfalo / Transtornos Relacionados ao Uso de Cocaína / Neuroimagem / Máquina de Vetores de Suporte Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Limite: Adult / Female / Humans / Male / Middle aged Idioma: En Ano de publicação: 2016 Tipo de documento: Article

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