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Data-driven multivariate identification of gyrification patterns in a transdiagnostic patient cohort: A cluster analysis approach

Background: Multivariate data-driven statistical approaches offer the opportunity to study multi-dimensional interdependences between a large set of biological parameters, such as high-dimensional brain imaging data. For gyrification, a putative marker of early neurodevelopment, direct comparisons o...

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Autoren: Pfarr, Julia-Katharina, Meller, Tina, Brosch, Katharina, Stein, Frederike, Thomas-Odenthal, Florian, Evermann, Ulrika, Wroblewski, Adrian, Ringwald, Kai G., Hahn, Tim, Meinert, Susanne, Winter, Alexandra, Thiel, Katharina, Flinkenflügel, Kira, Jansen, Andreas, Krug, Axel, Dannlowski, Udo, Kircher, Tilo, Gaser, Christian, Nenadi´c, Igor
Format: Artikel
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Philipps-Universität Marburg 2023
Schlagworte:
Cluster analysis, Gyrification, Data-driven approach, Multivariate statistics, Transdiagnostic
Medizin
Medical sciences Medicine
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Signatur: urn:nbn:de:hebis:04-es2024-07620
Publikationsdatum: 2024-01-22
Quelle: Erstveröffentlichung: Pfarr JK, Meller T, Brosch K, Stein F, Thomas-Odenthal F, Evermann U, Wroblewski A, Ringwald KG, Hahn T, Meinert S, Winter A, Thiel K, Flinkenflügel K, Jansen A, Krug A, Dannlowski U, Kircher T, Gaser C, Nenadić I. Data-driven multivariate identification of gyrification patterns in a transdiagnostic patient cohort: A cluster analysis approach. Neuroimage. 2023 Nov 1;281:120349. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2023.120349
Downloads: 11 (2025), 55 (2024)
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Zugangs-URL: https://archiv.ub.uni-marburg.de/es/2024/0762
https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2023.120349

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