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【2h】

Using machine learning-based lesion behavior mapping to identify anatomical networks of cognitive dysfunction: Spatial neglect and attention

机译：使用基于机器学习的病变行为映射来识别认知功能障碍的解剖网络：空间忽视和注意力

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作者
Daniel Wiesen; Christoph Sperber; Grigori Yourganov; Christopher Rorden; Hans-Otto Karnath;
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年度 2019
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1. Using machine learning-based lesion behavior mapping to identify anatomical networks of cognitive dysfunction: Spatial neglect and attention [J] . Wiesen Daniel, Sperber Christoph, Yourganov Grigori, NeuroImage . 2019,第期

机译：使用基于机器学习的病变行为映射来识别认知功能障碍的解剖网络：空间忽视和注意力
2. A network underlying human higher-order motor control: Insights from machine learning-based lesion-behaviour mapping in apraxia of pantomime [J] . Cortex: A Journal Devoted to the Study of the Nervous System and Behavior . 2019,第期

机译：一种网络底层高阶电机控制：从基于机器学习的病变行为映射的洞察力在Pantomime的Apraxia中的洞察
3. Intermittent theta burst stimulation modulates resting-state functional connectivity in the attention network and promotes behavioral recovery in patients with visual spatial neglect [J] . Cao Lei, Fu Wei, Zhang Yanming, Neuroreport . 2016,第17期

机译：间歇性theta突发刺激可调节注意力网络中的静止状态功能连通性，并促进视觉空间忽略患者的行为恢复
4. Cognitive robotics for the modelling of cognitive dysfunctions: A study on unilateral spatial neglect [C] . Conti Daniela, Di Nuovo Santo, Di Nuovo Alessandro Joint IEEE International Conference on Development and Learning and Epigenetic Robotics . 2015

机译：用于认知功能障碍建模的认知机器人技术：单方面空间忽视的研究
5. Machine learning-based ontology mapping tool to enable interoperability in coastal sensor networks [D] . Bheemireddy, Shruthi 2009

机译：基于机器学习的本体映射工具，可在沿海传感器网络中实现互操作性
6. The Dorsal Attention Network Mediates Orienting toward Behaviorally Relevant Stimuli in Spatial Neglect [O] . Radek Ptak, Armin Schnider 2010

机译：背侧注意网络在空间忽视中介导与行为相关的刺激
7. Using machine learning-based lesion behavior mapping to identify anatomical networks of cognitive dysfunction: spatial neglect and attention [O] . Daniel Wiesen, Christoph Sperber, Grigori Yourganov, 2019

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