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    首页> Brain imaging and behavior> Evaluation of machine learning algorithms performance for the prediction of early multiple sclerosis from resting-state FMRI connectivity data

    Evaluation of machine learning algorithms performance for the prediction of early multiple sclerosis from resting-state FMRI connectivity data

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    作者： Sacca, Valeria [1] ; Sarica, Alessia [2] ; Novellino, Fabiana [3] ; Barone, Stefania [4] ; Tallarico, Tiziana ; Filippelli, Enrica ; Granata, Alfredo ; Chiriaco, Carmelina ; Bruno Bossio, Roberto ; Valentino, Paola ; Quattrone, Aldo
    作者单位： CNR, Inst Bioimaging & Mol Physiol IBFM, Catanzaro, Italy [1] Prov Hlth Author, Neurol Operating Unit Serraspiga, Cosenza, Italy [2] Magna Graecia Univ Catanzaro, Dept Med & Surg Sci, Catanzaro, Italy [3] Magna Graecia Univ Catanzaro, Inst Neurol, Catanzaro, Italy [4]
    关键词 Resting state fMRISupport vector machineRandom ForestNaive BayesK-nearest-neighborArtificial neural network
    发布时间 2019-12-12
    提交
    • 浏览0
    Brain imaging and behavior

    Brain imaging and behavior

    2019年13卷4期

    1103-1114页

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