Zobrazeno 1 - 10
of 227
pro vyhledávání: '"Senturk, Damla"'
Autor:
Dickinson, Abigail, Ryan, Declan, McNaughton, Gabrielle, Levin, April, Naples, Adam, Borland, Heather, Bernier, Raphael, Chawarska, Katarzyna, Dawson, Geraldine, Dziura, James, Faja, Susan, Kleinhans, Natalia, Sugar, Catherine, Senturk, Damla, Shic, Frederick, Webb, Sara Jane, McPartland, James C., Jeste, Shafali
Publikováno v:
In Clinical Neurophysiology September 2024 165:55-63
Autor:
Novacek, Derek M., Wynn, Jonathan K., McCleery, Amanda, Reavis, Eric A., Senturk, Damla, Sugar, Catherine A., Tsai, Jack, Green, Michael F.
Publikováno v:
In Journal of Psychiatric Research April 2024 172:102-107
Multi-dimensional functional data arises in numerous modern scientific experimental and observational studies. In this paper we focus on longitudinal functional data, a structured form of multidimensional functional data. Operating within a longitudi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1909.08763
Autor:
Li, Qian, Shamshoian, John, Senturk, Damla, Sugar, Catherine, Jeste, Shafali, DiStefano, Charlotte, Telesca, Donatello
Functional brain imaging through electroencephalography (EEG) relies upon the analysis and interpretation of high-dimensional, spatially organized time series. We propose to represent time-localized frequency domain characterizations of EEG data as r
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1811.05566
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Boland, Joanna, Telesca, Donatello, Sugar, Catherine, Jeste, Shafali, Goldbeck, Cameron, Senturk, Damla
Publikováno v:
In Computational Statistics and Data Analysis March 2022 167
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Li, Qian, Senturk, Damla, Sugar, Catherine A., Jeste, Shanali, DiStefano, Charlotte, Frohlich, Joel, Telesca, Donatello
Inferring patterns of synchronous brain activity from a heterogeneous sample of electroencephalograms (EEG) is scientifically and methodologically challenging. While it is intuitively and statistically appealing to rely on readings from more than one
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1609.09532
Autor:
Qian, Qi, Nguyen, Danh V, Telesca, Donatello, Kurum, Esra, Rhee, Connie M, Banerjee, Sudipto, Li, Yihao, Senturk, Damla
Publikováno v:
Biostatistics; Jul2024, Vol. 25 Issue 3, p718-735, 18p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.