LARGE-SCALE NEUROIMAGING DATASETS CAN INFORM BRAIN MORPHOLOGY-BASED PREDICTIVE MODELLING OF INDIVIDUAL PAIN SENSITIVITY IN SMALLER SAMPLES
Những tác giả chính: | Raviteja Kotikalapudi, Balint Kincses, Giuseppe Gallitto, Robert Englert, Kevin Hoffschlag, Jialin Li, Ulrike Bingel, Tamas Spisak |
---|---|
Định dạng: | Bài viết |
Ngôn ngữ: | English |
Được phát hành: |
Elsevier
2023-10-01
|
Loạt: | IBRO Neuroscience Reports |
Truy cập trực tuyến: | http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667242123018444 |
Những quyển sách tương tự
-
RELAXING THE ASSUMPTION OF POINT-BY-POINT INTERINDIVIDUAL SPATIAL CORRESPONDENCE YIELDS MORE GENERALIZABLE BRAIN-PHENOTYPE ASSOCIATIONS
Bằng: Giuseppe Gallitto, et al.
Được phát hành: (2023-10-01) -
CHARACTERIZATION OF BRAIN CONNECTIVITY VIA ATTRACTOR STATES: BRAIN-BASED EMPIRICAL NEURAL NETWORKS
Bằng: Robert Englert, et al.
Được phát hành: (2023-10-01) -
Pain-free resting-state functional brain connectivity predicts individual pain sensitivity
Bằng: Tamas Spisak, et al.
Được phát hành: (2020-01-01) -
Predictive modeling of optimism bias using gray matter cortical thickness
Bằng: Raviteja Kotikalapudi, et al.
Được phát hành: (2023-01-01) -
An externally validated resting-state brain connectivity signature of pain-related learning
Bằng: Balint Kincses, et al.
Được phát hành: (2024-07-01)