Articles de revues sur le sujet « Brain aging, MRI, machine learning »
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Shamir, Lior, et Joe Long. « Quantitative Machine Learning Analysis of Brain MRI Morphology throughout Aging ». Current Aging Science 9, no 4 (14 octobre 2016) : 310–17. http://dx.doi.org/10.2174/1874609809666160413113711.
Texte intégralVaranasi, Sravani, Roopan Tuli, Fei Han, Rong Chen et Fow-Sen Choa. « Age Related Functional Connectivity Signature Extraction Using Energy-Based Machine Learning Techniques ». Sensors 23, no 3 (1 février 2023) : 1603. http://dx.doi.org/10.3390/s23031603.
Texte intégralLee, Won Hee. « The Choice of Machine Learning Algorithms Impacts the Association between Brain-Predicted Age Difference and Cognitive Function ». Mathematics 11, no 5 (2 mars 2023) : 1229. http://dx.doi.org/10.3390/math11051229.
Texte intégralGómez-Ramírez, Jaime, Miguel A. Fernández-Blázquez et Javier J. González-Rosa. « Prediction of Chronological Age in Healthy Elderly Subjects with Machine Learning from MRI Brain Segmentation and Cortical Parcellation ». Brain Sciences 12, no 5 (29 avril 2022) : 579. http://dx.doi.org/10.3390/brainsci12050579.
Texte intégralKnight, S., R. Boyle, L. Newman, J. Davis, R. Rizzo, E. Duggan, C. De Looze, R. Whelan, R. A. Kenny et R. Romero-Ortuno. « 78 HIGHER NEUROVASCULAR SIGNAL ENTROPY IS ASSOCIATED WITH ACCELERATED BRAIN AGEING ». Age and Ageing 50, Supplement_3 (novembre 2021) : ii9—ii41. http://dx.doi.org/10.1093/ageing/afab219.78.
Texte intégralMadole, James, James W. Madole, Simon R. Cox, Colin R. Buchanan, Stuart J. Ritchie, Mark E. Bastin, Ian J. Deary et Elliot M. Tucker-Drob. « PREDICTING TRANSDIAGNOSTIC PSYCHOPATHOLOGY FROM INDICES OF AGING IN THE HUMAN STRUCTURAL CONNECTOME ». Innovation in Aging 3, Supplement_1 (novembre 2019) : S348. http://dx.doi.org/10.1093/geroni/igz038.1261.
Texte intégralGuo, Yingying, Xi Yang, Zilong Yuan, Jianfeng Qiu et Weizhao Lu. « A comparison between diffusion tensor imaging and generalized q-sampling imaging in the age prediction of healthy adults via machine learning approaches ». Journal of Neural Engineering 19, no 1 (1 février 2022) : 016013. http://dx.doi.org/10.1088/1741-2552/ac4bfe.
Texte intégralMassetti, Noemi, Mirella Russo, Raffaella Franciotti, Davide Nardini, Giorgio Maria Mandolini, Alberto Granzotto, Manuela Bomba et al. « A Machine Learning-Based Holistic Approach to Predict the Clinical Course of Patients within the Alzheimer’s Disease Spectrum ». Journal of Alzheimer's Disease 85, no 4 (15 février 2022) : 1639–55. http://dx.doi.org/10.3233/jad-210573.
Texte intégralCole, James H., Jonathan Underwood, Matthan W. A. Caan, Davide De Francesco, Rosan A. van Zoest, Robert Leech, Ferdinand W. N. M. Wit et al. « Increased brain-predicted aging in treated HIV disease ». Neurology 88, no 14 (3 mars 2017) : 1349–57. http://dx.doi.org/10.1212/wnl.0000000000003790.
Texte intégralBashyam, Vishnu M., Guray Erus, Jimit Doshi, Mohamad Habes, Ilya M. Nasrallah, Monica Truelove-Hill, Dhivya Srinivasan et al. « MRI signatures of brain age and disease over the lifespan based on a deep brain network and 14 468 individuals worldwide ». Brain 143, no 7 (27 juin 2020) : 2312–24. http://dx.doi.org/10.1093/brain/awaa160.
Texte intégralYounan, Diana, Andrew J. Petkus, Keith F. Widaman, Xinhui Wang, Ramon Casanova, Mark A. Espeland, Margaret Gatz et al. « Particulate matter and episodic memory decline mediated by early neuroanatomic biomarkers of Alzheimer’s disease ». Brain 143, no 1 (20 novembre 2019) : 289–302. http://dx.doi.org/10.1093/brain/awz348.
Texte intégralSridhar, Saraswati, et Vidya Manian. « EEG and Deep Learning Based Brain Cognitive Function Classification ». Computers 9, no 4 (21 décembre 2020) : 104. http://dx.doi.org/10.3390/computers9040104.
Texte intégralCasanova, Ramon, Andrea Anderson, Ryan Barnard, Keenan Walker, Timothy Hughes, Stephen Kritchevsky et Lynne Wagenknecht. « ACCELERATED BRAIN AGING IS ASSOCIATED WITH MORTALITY ACROSS RACE ». Innovation in Aging 6, Supplement_1 (1 novembre 2022) : 784. http://dx.doi.org/10.1093/geroni/igac059.2834.
Texte intégralKnopman, David S., Emily S. Lundt, Terry M. Therneau, Prashanthi Vemuri, Val J. Lowe, Kejal Kantarci, Jeffrey L. Gunter et al. « Entorhinal cortex tau, amyloid-β, cortical thickness and memory performance in non-demented subjects ». Brain 142, no 4 (12 février 2019) : 1148–60. http://dx.doi.org/10.1093/brain/awz025.
Texte intégralDinesh, Deepika, Guan Yi, Jong Soo Lee, Amir Ebrahimzadeh, Bang-Bon Koo, Sherman Bigornia, Tammy Scott, Rafeeque Bhadelia, Katherine Tucker et Natalia Palacios. « Bowel Health, Brain Age, Brain Volume and Cognitive Function in the Boston Puerto Rican Health Study ». Current Developments in Nutrition 6, Supplement_1 (juin 2022) : 15. http://dx.doi.org/10.1093/cdn/nzac047.015.
Texte intégralCasanova, Ramon, Andrea Anderson, Jamie Justice, Gwen Windham, Rebecca Gottesman, Thomas Mosley, Lynne Wagenknecht et Stephen Kritchevsky. « Can a Data-Driven Measure of Neuroanatomic Dementia Risk be Considered a Measure of Brain Aging ? » Innovation in Aging 5, Supplement_1 (1 décembre 2021) : 962–63. http://dx.doi.org/10.1093/geroni/igab046.3470.
Texte intégralRossini, Paolo Maria, Francesca Miraglia, Francesca Alù, Maria Cotelli, Florinda Ferreri, Riccardo Di Iorio, Francesco Iodice et Fabrizio Vecchio. « Neurophysiological Hallmarks of Neurodegenerative Cognitive Decline : The Study of Brain Connectivity as A Biomarker of Early Dementia ». Journal of Personalized Medicine 10, no 2 (30 avril 2020) : 34. http://dx.doi.org/10.3390/jpm10020034.
Texte intégralZhang, Fan, Melissa Petersen, Leigh Johnson, James Hall et Sid E. O’Bryant. « Hyperparameter Tuning with High Performance Computing Machine Learning for Imbalanced Alzheimer’s Disease Data ». Applied Sciences 12, no 13 (1 juillet 2022) : 6670. http://dx.doi.org/10.3390/app12136670.
Texte intégralZhao, Xuemei, John Kang, Vladimir Svetnik, Donald Warden, Gordon Wilcock, A. David Smith, Mary J. Savage et Omar F. Laterza. « A Machine Learning Approach to Identify a Circulating MicroRNA Signature for Alzheimer Disease ». Journal of Applied Laboratory Medicine 5, no 1 (30 décembre 2019) : 15–28. http://dx.doi.org/10.1373/jalm.2019.029595.
Texte intégralElahifasaee, Farzaneh, Fan Li et Ming Yang. « A Classification Algorithm by Combination of Feature Decomposition and Kernel Discriminant Analysis (KDA) for Automatic MR Brain Image Classification and AD Diagnosis ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2019 (30 décembre 2019) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2019/1437123.
Texte intégralMcCorkindale, Andrew N., Hamish D. Mundell, Boris Guennewig et Greg T. Sutherland. « Vascular Dysfunction Is Central to Alzheimer’s Disease Pathogenesis in APOE e4 Carriers ». International Journal of Molecular Sciences 23, no 13 (26 juin 2022) : 7106. http://dx.doi.org/10.3390/ijms23137106.
Texte intégralLieslehto, Johannes, Erika Jääskeläinen, Jouko Miettunen, Matti Isohanni, Dominic Dwyer et Nikolaos Koutsouleris. « T157. THE COURSE OF SCHIZOPHRENIA-RELATED NEURAL FINGERPRINTS OVER NINE YEARS - A LONGITUDINAL POPULATION-BASED MACHINE LEARNING STUDY ». Schizophrenia Bulletin 46, Supplement_1 (avril 2020) : S290—S291. http://dx.doi.org/10.1093/schbul/sbaa029.717.
Texte intégralAneesh, Balla, Bijani Raghunandan et Bollam Mithil. « BRAIN TUMOR DETECTION USING MACHINE LEARNING ». International Journal of Computer Science and Mobile Computing 11, no 1 (30 janvier 2022) : 146–52. http://dx.doi.org/10.47760/ijcsmc.2022.v11i01.018.
Texte intégralSiddiqi, Muhammad Hameed, Mohammad Azad et Yousef Alhwaiti. « An Enhanced Machine Learning Approach for Brain MRI Classification ». Diagnostics 12, no 11 (14 novembre 2022) : 2791. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12112791.
Texte intégralMalarvizhi, A. B., A. Mofika, M. Monapreetha et A. M. Arunnagiri. « Brain tumour classification using machine learning algorithm ». Journal of Physics : Conference Series 2318, no 1 (1 août 2022) : 012042. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2318/1/012042.
Texte intégralSowrirajan, Saran Raj, et Surendiran Balasubramanian. « Brain Tumor Classification Using Machine Learning and Deep Learning Algorithms ». International Journal of Electrical and Electronics Research 10, no 4 (30 décembre 2022) : 999–1004. http://dx.doi.org/10.37391/ijeer.100441.
Texte intégralHassan, Mosaad W., Arabi Keshk, Amira Abd El-atey et Elham Alfeky. « BRAIN STROKE DETECTION USING TENSOR FACTORIZATION AND MACHINE LEARNING MODELS ». International Journal of Engineering Technologies and Management Research 8, no 8 (16 août 2021) : 1–12. http://dx.doi.org/10.29121/ijetmr.v8.i8.2021.1006.
Texte intégralWang, Nicholas C., Douglas C. Noll, Ashok Srinivasan, Johann Gagnon-Bartsch, Michelle M. Kim et Arvind Rao. « Simulated MRI Artifacts : Testing Machine Learning Failure Modes ». BME Frontiers 2022 (1 novembre 2022) : 1–16. http://dx.doi.org/10.34133/2022/9807590.
Texte intégralKareem, Shahab Wahhab, Bikhtiyar Friyad Abdulrahman, Roojwan Sc Hawezi, Farah Sami Khoshaba, Shavan Askar, Karwan Muhammed Muheden et Ibrahim Shamal Abdulkhaleq. « Comparative evaluation for detection of brain tumor using machine learning algorithms ». IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 12, no 1 (1 mars 2023) : 469. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v12.i1.pp469-477.
Texte intégralAlanazi, Muhannad Faleh, Muhammad Umair Ali, Shaik Javeed Hussain, Amad Zafar, Mohammed Mohatram, Muhammad Irfan, Raed AlRuwaili, Mubarak Alruwaili, Naif H. Ali et Anas Mohammad Albarrak. « Brain Tumor/Mass Classification Framework Using Magnetic-Resonance-Imaging-Based Isolated and Developed Transfer Deep-Learning Model ». Sensors 22, no 1 (4 janvier 2022) : 372. http://dx.doi.org/10.3390/s22010372.
Texte intégralAlmajmaie, Layth Kamil Adday, Ahmed Raad Raheem, Wisam Ali Mahmood et Saad Albawi. « MRI image segmentation using machine learning networks and level set approaches ». International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) 12, no 1 (1 février 2022) : 793. http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v12i1.pp793-801.
Texte intégralRezaei, Mansour, Ehsan Zereshki, Soodeh Shahsavari, Mohammad Gharib Salehi et Hamid Sharini. « Prediction of Alzheimer’s Disease Using Machine Learning Classifiers ». International Electronic Journal of Medicine 9, no 3 (30 septembre 2020) : 116–20. http://dx.doi.org/10.34172/iejm.2020.21.
Texte intégralKang, Jaeyong, Zahid Ullah et Jeonghwan Gwak. « MRI-Based Brain Tumor Classification Using Ensemble of Deep Features and Machine Learning Classifiers ». Sensors 21, no 6 (22 mars 2021) : 2222. http://dx.doi.org/10.3390/s21062222.
Texte intégralStadlbauer, Andreas, Franz Marhold, Stefan Oberndorfer, Gertraud Heinz, Michael Buchfelder, Thomas M. Kinfe et Anke Meyer-Bäse. « Radiophysiomics : Brain Tumors Classification by Machine Learning and Physiological MRI Data ». Cancers 14, no 10 (10 mai 2022) : 2363. http://dx.doi.org/10.3390/cancers14102363.
Texte intégralFan, Zhao, Fanyu Xu, Xuedan Qi, Cai Li et Lili Yao. « Classification of Alzheimer’s disease based on brain MRI and machine learning ». Neural Computing and Applications 32, no 7 (13 septembre 2019) : 1927–36. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-019-04495-0.
Texte intégralZacharaki, Evangelia I., Vasileios G. Kanas et Christos Davatzikos. « Investigating machine learning techniques for MRI-based classification of brain neoplasms ». International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 6, no 6 (23 avril 2011) : 821–28. http://dx.doi.org/10.1007/s11548-011-0559-3.
Texte intégralMhaske, Supriya A., et M. L. Dhore. « Brain Tumor Classification Using Machine Learning Mixed Approach ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 8 (31 août 2022) : 1225–30. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.45533.
Texte intégralBajaj, Aaishwarya Sanjay, et Usha Chouhan. « A Review of Various Machine Learning Techniques for Brain Tumor Detection from MRI Images ». Current Medical Imaging Formerly Current Medical Imaging Reviews 16, no 8 (19 octobre 2020) : 937–45. http://dx.doi.org/10.2174/1573405615666190903144419.
Texte intégralDong, Ningxin, Changyong Fu, Renren Li, Wei Zhang, Meng Liu, Weixin Xiao, Hugh M. Taylor et al. « Machine Learning Decomposition of the Anatomy of Neuropsychological Deficit in Alzheimer’s Disease and Mild Cognitive Impairment ». Frontiers in Aging Neuroscience 14 (3 mai 2022). http://dx.doi.org/10.3389/fnagi.2022.854733.
Texte intégralHwang, Gyujoon, Ahmed Abdulkadir, Guray Erus, Mohamad Habes, Raymond Pomponio, Haochang Shou, Jimit Doshi et al. « Disentangling Alzheimer’s disease neurodegeneration from typical brain aging using MRI and machine learning ». Alzheimer's & ; Dementia 17, S4 (décembre 2021). http://dx.doi.org/10.1002/alz.051532.
Texte intégralShen, Ying, Qian Lu, Tianjiao Zhang, Hailang Yan, Negar Mansouri, Karol Osipowicz, Onur Tanglay et al. « Use of machine learning to identify functional connectivity changes in a clinical cohort of patients at risk for dementia ». Frontiers in Aging Neuroscience 14 (1 septembre 2022). http://dx.doi.org/10.3389/fnagi.2022.962319.
Texte intégral« 451 - Estimating “Brain Age Gaps” in patients with brain injury : Applying machine learning to advanced neuroimaging techniques ». International Psychogeriatrics 32, S1 (octobre 2020) : 171. http://dx.doi.org/10.1017/s1041610220003038.
Texte intégralBillot, Benjamin, Colin Magdamo, You Cheng, Steven E. Arnold, Sudeshna Das et Juan Eugenio Iglesias. « Robust machine learning segmentation for large-scale analysis of heterogeneous clinical brain MRI datasets ». Proceedings of the National Academy of Sciences 120, no 9 (21 février 2023). http://dx.doi.org/10.1073/pnas.2216399120.
Texte intégralChristman, Seth, Camilo Bermudez, Lingyan Hao, Bennett A. Landman, Brian Boyd, Kimberly Albert, Neil Woodward et al. « Accelerated brain aging predicts impaired cognitive performance and greater disability in geriatric but not midlife adult depression ». Translational Psychiatry 10, no 1 (18 septembre 2020). http://dx.doi.org/10.1038/s41398-020-01004-z.
Texte intégralBallester, Pedro L., Laura Tomaz da Silva, Matheus Marcon, Nathalia Bianchini Esper, Benicio N. Frey, Augusto Buchweitz et Felipe Meneguzzi. « Predicting Brain Age at Slice Level : Convolutional Neural Networks and Consequences for Interpretability ». Frontiers in Psychiatry 12 (25 février 2021). http://dx.doi.org/10.3389/fpsyt.2021.598518.
Texte intégralYa, Yang, Lirong Ji, Yujing Jia, Nan Zou, Zhen Jiang, Hongkun Yin, Chengjie Mao, Weifeng Luo, Erlei Wang et Guohua Fan. « Machine Learning Models for Diagnosis of Parkinson’s Disease Using Multiple Structural Magnetic Resonance Imaging Features ». Frontiers in Aging Neuroscience 14 (13 avril 2022). http://dx.doi.org/10.3389/fnagi.2022.808520.
Texte intégralStatsenko, Yauhen, Sarah Meribout, Tetiana Habuza, Taleb M. Almansoori, Klaus Neidl-Van Gorkom, Juri G. Gelovani et Milos Ljubisavljevic. « Patterns of structure-function association in normal aging and in Alzheimer's disease : Screening for mild cognitive impairment and dementia with ML regression and classification models ». Frontiers in Aging Neuroscience 14 (23 février 2023). http://dx.doi.org/10.3389/fnagi.2022.943566.
Texte intégralJawinski, Philippe, Sebastian Markett, Johanna Drewelies, Sandra Düzel, Ilja Demuth, Elisabeth Steinhagen-Thiessen, Gert G. Wagner et al. « Linking Brain Age Gap to Mental and Physical Health in the Berlin Aging Study II ». Frontiers in Aging Neuroscience 14 (22 juillet 2022). http://dx.doi.org/10.3389/fnagi.2022.791222.
Texte intégralSyaifullah, Ali Haidar, Akihiko Shiino, Hitoshi Kitahara, Ryuta Ito, Manabu Ishida et Kenji Tanigaki. « Machine Learning for Diagnosis of AD and Prediction of MCI Progression From Brain MRI Using Brain Anatomical Analysis Using Diffeomorphic Deformation ». Frontiers in Neurology 11 (5 février 2021). http://dx.doi.org/10.3389/fneur.2020.576029.
Texte intégralVarzandian, Ali, Miguel Angel Sanchez Razo, Michael Richard Sanders, Akhila Atmakuru et Giuseppe Di Fatta. « Classification-Biased Apparent Brain Age for the Prediction of Alzheimer's Disease ». Frontiers in Neuroscience 15 (28 mai 2021). http://dx.doi.org/10.3389/fnins.2021.673120.
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