دورية أكاديمية

A robust and interpretable machine learning approach using multimodal biological data to predict future pathological tau accumulation

التفاصيل البيبلوغرافية
العنوان: A robust and interpretable machine learning approach using multimodal biological data to predict future pathological tau accumulation
المؤلفون: Joseph Giorgio, William J. Jagust, Suzanne Baker, Susan M. Landau, Peter Tino, Zoe Kourtzi, Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative
المصدر: Nature Communications, Vol 13, Iss 1, Pp 1-14 (2022)
بيانات النشر: Nature Portfolio, 2022.
سنة النشر: 2022
المجموعة: LCC:Science
مصطلحات موضوعية: Science
الوصف: The authors present a machine learning approach that combines baseline multimodal data to accurately predict individualised trajectories of future pathological tau accumulation at asymptomatic and mildly impaired stages of Alzheimer’s disease.
نوع الوثيقة: article
وصف الملف: electronic resource
اللغة: English
تدمد: 2041-1723
19544693
Relation: https://doaj.org/toc/2041-1723
DOI: 10.1038/s41467-022-28795-7
URL الوصول: https://doaj.org/article/6c6f76ff19544693800d5a0494be1991
رقم الأكسشن: edsdoj.6c6f76ff19544693800d5a0494be1991
قاعدة البيانات: Directory of Open Access Journals
الوصف
تدمد:20411723
19544693
DOI:10.1038/s41467-022-28795-7