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机译:通过组合MCI分类的多视图信息来增强多模态MRI数据的特征表示
Cent South Univ Hunan Prov Key Lab Bioinformat Sch Comp Sci & Engn Changsha 410083 Peoples R China;
Georgia State Univ Dept Comp Sci Atlanta GA 30303 USA;
Univ Saskatchewan Div Biomed Engn Saskatoon SK S7N 5A9 Canada|Univ Saskatchewan Dept Mech Engn Saskatoon SK S7N 5A9 Canada;
Cent South Univ Hunan Prov Key Lab Bioinformat Sch Comp Sci & Engn Changsha 410083 Peoples R China;
Multi-modal MRI data; Multi-view information; Multi-task feature selection; Multi-kernel learning; MCI classification;
机译:随机森林特征选择,融合与集合策略:结合多种形态MRI措施,歧视Healhy老年,MCI,CMCI和Alzheimer病患者:来自阿尔茨海默病神经影像倡议(ADNI)数据库
机译:基因表达数据分类结合了层次表示和有效特征选择
机译:结合fMRI数据超网络在阿尔茨海默氏病中的多种特征的机器学习分类
机译:基于稀疏表示的SNP和fMRI数据组合分析对精神分裂症患者进行分类
机译:监督和半监督分类的特征提取和融合:应用于fMRI和LTM数据。
机译:结合fMRI数据超网络在阿尔茨海默氏病中的多种特征的机器学习分类
机译:机器学习分类结合阿尔茨海默病fmRI数据超网络的多个特征