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    首页> BMC psychiatry> Machine learning-enabled detection of attention-deficit/hyperactivity disorder with multimodal physiological data: a case-control study.

    Machine learning-enabled detection of attention-deficit/hyperactivity disorder with multimodal physiological data: a case-control study.

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    作者： Dimitrios,Andrikopoulos [1] ; Georgia,Vassiliou [2] ; Panagiotis,Fatouros [3] ; Charalampos,Tsirmpas [3] ; Artemios,Pehlivanidis [2] ; Charalabos,Papageorgiou [4]
    作者单位： Feel Therapeutics Inc., 479 Jessie St., San Francisco, CA94103, CA, USA. dimitris@feeltherapeutics.com. [1] First Department of Psychiatry, Eginition Hospital, Medical School National and Kapodistrian University of Athens, Athens, Greece. [2] Feel Therapeutics Inc., 479 Jessie St., San Francisco, CA94103, CA, USA. [3] First Department of Psychiatry, Eginition Hospital, Medical School National and Kapodistrian University of Athens, Athens, Greece.;Neurosciences and Precision Medicine Research Institute "Costas Stefanis", University Mental Health, Athens, Greece. [4]
    关键词 Attention-deficit/hyperactivity disorderData-driven diagnosticsElectrodermal activityHeart-rate variabilityPrecision medicinePsychophysiological dataSkin temperature
    主题词 人类(Humans);注意力缺陷障碍伴多动(Attention Deficit Disorder with Hyperactivity);女(雌)性(Female);男(雄)性(Male);成年人(Adult);病例对照研究(Case-Control Studies);皮电反应(Galvanic Skin Response);心率(Heart Rate);Stroop测试(Stroop Test);青年人(Young Adult);敏感性与特异性(Sensitivity and Specificity)
    DOI 10.1186/s12888-024-05987-7
    PMID 39103819
    发布时间 2024-12-10
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    BMC psychiatry

    BMC psychiatry

    2024年24卷1期

    547页

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