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【2h】

Temporal Multiple Kernel Learning (tMKL) model for predicting resting state FC via characterizing fMRI connectivity dynamics

机译：用于预测休息状态FC的时间多个内核学习（TMKL）模型通过表征FMRI连接动力学

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作者
Sriniwas Govinda Surampudi; Joyneel Misra; Gustavo Deco; Raju Bapi Surampudi; Avinash Sharma; Dipanjan Roy;
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年度 2018
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1. Resting state dynamics meets anatomical structure: Temporal multiple kernel learning (tMKL) model [J] . Surampudi Sriniwas Govinda, Misra Joyneel, Deco Gustavo, NeuroImage . 2019,第期

机译：休息状态动态符合解剖结构：时间多个内核学习（TMKL）模型
2. Characterizing functional connectivity differences in aging adults using machine learning on resting state fMRI data [J] . Vergun, Svyatoslav Frontiers in Computational Neuroscience . 2013,第3期

机译：使用机器学习的静态fMRI数据表征老年人的功能连接差异
3. Quantifying the predictive power of resting-state functional connectivity (rs-fc) fMRI for identifying patients with Alzheimer's disease (AD) [J] . Dimitriadis Stavros I. Clinical neurophysiology . 2015,第11期

机译：量化静止状态功能连接（rs-fc）fMRI对识别阿尔茨海默氏病（AD）患者的预测能力
4. A Machine Learning Model to Predict Seizure Susceptibility from Resting-State fMRI Connectivity [C] . Rachael Garner, Marianna La Rocca, Giuseppe Barisano, 2019 Spring Simulation Conference . 2019

机译：通过静息状态fMRI连通性预测癫痫发作易感性的机器学习模型
5. Characterizing the temporal dynamics in functional connectivity measured with fMRI [D] . Swearingen, Joshua 2015

机译：表征功能磁共振成像测量的功能连接的时间动态
6. Evaluation of Resting Spatio-Temporal Dynamics of a Neural Mass Model Using Resting fMRI Connectivity and EEG Microstates [O] . Hidenori Endo, Nobuo Hiroe, Okito Yamashita 2019

机译：使用静止FMRI连接和脑电图微溶液休息神经质量模型的休息时空动力学的评估
7. Characterizing functional connectivity differences in aging adults using machine learning on resting state fMRI data [O] . Svyatoslav eVergun, Alok eDeshpande, Timothy B. Meier, 2013

机译：使用机器学习静息状态fmRI数据来表征衰老成人的功能连接差异

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