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High Classification Accuracy for Schizophrenia with Rest and Task fMRI Data

We present a novel method to extract classification features from functional magnetic resonance imaging (fMRI) data collected at rest or during the performance of a task. By combining a two-level feature identification scheme with kernel principal component analysis (KPCA) and Fisher's linear discri...

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Principais autores: Wei eDu, Vince D Calhoun, Hualiang eLi, Sai eMa, Tom eEichele, Kent A Kiehl, Godfrey D Pearlson, Tulay eAdali
Formato: Artigo
Idioma:Inglês
Publicado em: Frontiers Media S.A. 2012-06-01
coleção:Frontiers in Human Neuroscience
Assuntos:
Classification
fMRI
Independent Component Analysis
KPCA
FLD
Acesso em linha:http://journal.frontiersin.org/Journal/10.3389/fnhum.2012.00145/full
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