Ładuje się......
COMBINING PHENOTYPIC AND RESTING-STATE FMRI DATA FOR AUTISM CLASSIFICATION WITH RECURRENT NEURAL NETWORKS
Accurate identification of autism spectrum disorder (ASD) from resting-state functional magnetic resonance imaging (rsfMRI) is a challenging task due in large part to the heterogeneity of ASD. Recent work has shown better classification accuracy using a recurrent neural network with rsfMRI time-seri...
Zapisane w:
| Wydane w: | Proc IEEE Int Symp Biomed Imaging |
|---|---|
| Główni autorzy: | , , |
| Format: | Artigo |
| Język: | Inglês |
| Wydane: |
2018
|
| Hasła przedmiotowe: | |
| Dostęp online: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6166875/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30288208 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1109/ISBI.2018.8363676 |
| Etykiety: |
Dodaj etykietę
Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!
|