Abstract
The analysis of resting-state brain connectivity allows unraveling the fundamentals of functional brain organization. Especially changes of network connectivity related to age or diseases promise to serve as early biomarkers. After control of subject movement, we found that, when reaching a critical number of subjects, age prediction is reproducible for all seed selection strategies tested here (functional, anatomical and random based seeds). On the Enhanced Rockland Community Sample, we use support vector regression (SVR) and intense permutation testing for statistical validation.
| Originalsprache | Englisch |
|---|---|
| Titel | Bildverarbeitung für die Medizin 2015 |
| Redakteure/-innen | Heinz Handels, Thomas Martin Deserno, Hans-Peter Meinzer, Thomas Tolxdorff |
| Seitenumfang | 6 |
| Herausgeber (Verlag) | Springer Verlag |
| Erscheinungsdatum | 25.02.2015 |
| Seiten | 371-376 |
| ISBN (Print) | 978-3-662-46223-2 |
| ISBN (elektronisch) | 978-3-662-46224-9 |
| DOIs | |
| Publikationsstatus | Veröffentlicht - 25.02.2015 |
| Veranstaltung | Workshop on Bildverarbeitung fur die Medizin 2015 - Universität zu Lübeck, Lübeck, Deutschland Dauer: 15.03.2015 → 17.03.2015 |
UN SDGs
Dieser Output leistet einen Beitrag zu folgendem(n) Ziel(en) für nachhaltige Entwicklung
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SDG 3 – Gesundheit und Wohlergehen
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SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
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SDG 10 – Weniger Ungleichheiten
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Selection of Seeds for Resting-State fMRI-Based Prediction of Individual Brain Maturity“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.Zitieren
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