Associated factors of white matter hyperintensity volume: A machine-learning approach

Autor: Grosu, Sergio, Rospleszcz, Susanne, Hartmann, Felix, Habes, Mohamad, Bamberg, Fabian, Schlett, Christopher L., Galie, Franziska, Lorbeer, Roberto, Auweter, Sigrid, Selder, Sonja, Buelow, Robin, Heier, Margit, Rathmann, Wolfgang, Mueller-Peltzer, Katharina, Ladwig, Karl-Heinz, Grabe, Hans J., Peters, Annette, Ertl-Wagner, Birgit B., Stoecklein, Sophia

Publikováno v: Sci. Rep. 11:2325 (2021)
Scientific Reports
Scientific Reports, Vol 11, Iss 1, Pp 1-12 (2021)
Scientific reports 11(1), 2325 (2021). doi:10.1038/s41598-021-81883-4

To identify the most important parameters associated with cerebral white matter hyperintensities (WMH), in consideration of potential collinearity, we used a data-driven machine-learning approach. We analysed two independent cohorts (KORA and SHIP).

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=pmid_dedup__::b186f813768abf8733d714367bf4abb3
https://push-zb.helmholtz-muenchen.de/frontdoor.php?source_opus=61138

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.