Pattern Analysis of the Human Connectome / Hu, Dewen  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Pattern Analysis of the Human Connectome Tipo de documento: documento electrónico Autores: Hu, Dewen, Autor ; Zeng, Ling-Li, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasya] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: VIII, 258 p. 86 ilustraciones, 81 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-329-523-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Neurociencias  Biomatemáticas  Biotecnología  Neurociencia  Biología Matemática y Computacional Índice Dewey: 612.8 Funciones nerviosas. Resumen: Este libro presenta avances recientes en el análisis de patrones del conectoma humano. El conectoma humano, medido mediante imágenes de resonancia magnética a macroescala, proporciona una descripción completa de cómo están conectadas las regiones del cerebro. Basado en métodos de aprendizaje automático, el análisis de patrones multiviados puede decodificar directamente estados psicológicos o cognitivos a partir de patrones de conectividad cerebral. Aunque hay una serie de trabajos con capítulos sobre la codificación del conectoma humano convencional (mapeo cerebral), hay pocos recursos sobre la decodificación del conectoma humano (lectura del cerebro). Centrándose principalmente en los avances realizados durante la última década en el campo del aprendizaje múltiple, la codificación dispersa, el aprendizaje multitarea y el aprendizaje profundo del conectoma humano y sus aplicaciones, este libro ayuda a estudiantes e investigadores a obtener una imagen general del análisis de patrones del ser humano. conectoma. También ofrece información valiosa para los médicos involucrados en el diagnóstico clínico y la evaluación del tratamiento de los trastornos neuropsiquiátricos. Nota de contenido: Introduction -- Multivariate pattern analysis of whole-brain functional connectivity in major depression -- Discriminative analysis of nonlinear functional connectivity in schizophrenia -- Predicting individual brain maturity using window-based dynamic functional connectivity -- Locally linear embedding of functional connectivity for classification -- Locally linear embedding of anatomical connectivity for classification -- Locality preserving projection of functional connectivity for regression -- Intrinsic discriminant analysis of functional connectivity for multi-class classification -- Sparse representation of dynamic functional connectivity in depression -- Low-rank learning of functional connectivity reveals neural traits of individual differences -- Multi-task learning of structural MRI for multi-site classification -- Deep discriminant auto-encoder network for multi-site fMRI classification. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Pattern Analysis of the Human Connectome [documento electrónico] / Hu, Dewen, Autor ; Zeng, Ling-Li, Autor  . -  1 ed.  . - Singapore [Malasya] : Springer, 2019 . - VIII, 258 p. 86 ilustraciones, 81 ilustraciones en color. ISBN : 978-981-329-523-0 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Neurociencias  Biomatemáticas  Biotecnología  Neurociencia  Biología Matemática y Computacional Índice Dewey: 612.8 Funciones nerviosas. Resumen: Este libro presenta avances recientes en el análisis de patrones del conectoma humano. El conectoma humano, medido mediante imágenes de resonancia magnética a macroescala, proporciona una descripción completa de cómo están conectadas las regiones del cerebro. Basado en métodos de aprendizaje automático, el análisis de patrones multiviados puede decodificar directamente estados psicológicos o cognitivos a partir de patrones de conectividad cerebral. Aunque hay una serie de trabajos con capítulos sobre la codificación del conectoma humano convencional (mapeo cerebral), hay pocos recursos sobre la decodificación del conectoma humano (lectura del cerebro). Centrándose principalmente en los avances realizados durante la última década en el campo del aprendizaje múltiple, la codificación dispersa, el aprendizaje multitarea y el aprendizaje profundo del conectoma humano y sus aplicaciones, este libro ayuda a estudiantes e investigadores a obtener una imagen general del análisis de patrones del ser humano. conectoma. También ofrece información valiosa para los médicos involucrados en el diagnóstico clínico y la evaluación del tratamiento de los trastornos neuropsiquiátricos. Nota de contenido: Introduction -- Multivariate pattern analysis of whole-brain functional connectivity in major depression -- Discriminative analysis of nonlinear functional connectivity in schizophrenia -- Predicting individual brain maturity using window-based dynamic functional connectivity -- Locally linear embedding of functional connectivity for classification -- Locally linear embedding of anatomical connectivity for classification -- Locality preserving projection of functional connectivity for regression -- Intrinsic discriminant analysis of functional connectivity for multi-class classification -- Sparse representation of dynamic functional connectivity in depression -- Low-rank learning of functional connectivity reveals neural traits of individual differences -- Multi-task learning of structural MRI for multi-site classification -- Deep discriminant auto-encoder network for multi-site fMRI classification. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

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