Interference effects from machine learning matched confusable object pairs in memory assessment tasks

Interference effects from machine learning matched confusable object pairs in memory assessment tasks

<p>For early detection of neurodegeneration, objective cognitive tests provide a capable alternative to costly and invasive traditional biomarkers, as well as to short and infrequent in-clinic cognitive assessments. These tests, that are designed to target the cognitive processes first vulnera...

תיאור מלא

מידע ביבליוגרפי
מחבר ראשי:	Batra, D
מחברים אחרים:	Hinds, C
פורמט:	Thesis
שפה:	English
יצא לאור:	2022
נושאים:	Statistics Psychiatry Deep learning (Machine learning) Multilevel models (Statistics) Computational neuroscience

פריטים דומים

Machine learning and statistical models to address cluster-level confounding for the study of medical devices and surgical epidemiology using observational data
מאת: Du, M
יצא לאור: (2023)

Advantages of Machine Learning in Forensic Psychiatric Research—Uncovering the Complexities of Aggressive Behavior in Schizophrenia
מאת: Lena A. Hofmann, et al.
יצא לאור: (2022-01-01)

On the reproducibility and interpretability of group-level task-fMRI results
מאת: Bowring, A
יצא לאור: (2019)

Probabilistic models and Monte Carlo objectives in generative modelling
מאת: Shi, Y
יצא לאור: (2023)

Towards data-efficient deep learning with meta-learning and symmetries
מאת: Xu, J
יצא לאור: (2023)

Automated data acquisition via Bayesian experimental design
מאת: Ivanova, DR
יצא לאור: (2024)

Towards trustworthy machine learning with kernels
מאת: Chau, SL
יצא לאור: (2023)

The evolutionary origin of Bayesian heuristics and finite memory
מאת: Andrew W. Lo, et al.
יצא לאור: (2021-08-01)

Robustness, structure and hierarchy in deep generative models
מאת: Willetts, MJF
יצא לאור: (2021)

Comprehensive review of Transformer‐based models in neuroscience, neurology, and psychiatry
מאת: Shan Cong, et al.
יצא לאור: (2024-06-01)

Objective assessment of Parkinson's disease using machine learning
מאת: Prince, J
יצא לאור: (2018)

Enabling feature-level interpretability in non-linear latent variable models: a synthesis of statistical and machine learning techniques
מאת: Martens, K
יצא לאור: (2019)

Neural networks for inference, inference for neural networks
מאת: Webb, S
יצא לאור: (2018)

Empirical performance of simple statistical inference-type models with feature extraction in comparison to modern machine learning methods concerning regression and classification problems
מאת: Dittgen, M
יצא לאור: (2019)

Inference and applications of genetic relatedness in human populations
מאת: Nait Saada, J
יצא לאור: (2022)

Enhancing fraud detection in auto insurance and credit card transactions: a novel approach integrating CNNs and machine learning algorithms
מאת: Ruixing Ming, et al.
יצא לאור: (2024-06-01)

Mixed effects models for complex data /
מאת: Wu, Lang, 1963-
יצא לאור: (c201)

Paired Trial Classification: A Novel Deep Learning Technique for MVPA
מאת: Jacob M. Williams, et al.
יצא לאור: (2020-04-01)

A software system for analyzing the statistics of football matches and predicting the results based on machine learning
מאת: N.O., et al.
יצא לאור: (2022-12-01)

Logical factorisation machines: probabilistic boolean factor models for binary data
מאת: Rukat, T
יצא לאור: (2018)

Rapid encoding of task regularities in the human hippocampus guides sensorimotor timing
מאת: Ignacio Polti, et al.
יצא לאור: (2022-11-01)

The SAGE handbook of multilevel modeling /
מאת: Scott, Marc A., et al.
יצא לאור: (2013)

The impact of centering first-level predictors on individual and contextual effects in multilevel data analysis/
מאת: 511703 Yow-Wu B. Wu, et al.

Application of multilevel modeling in educational data /
מאת: Koh Sing Yee, 1990- author, et al.
יצא לאור: (2014)

Fast identification and quantification of c-Fos protein using you-only-look-once-v5
מאת: Na Pang, et al.
יצא לאור: (2022-09-01)

Statistical Methods with Applications in Data Mining: A Review of the Most Recent Works
מאת: Joaquim Fernando Pinto da Costa, et al.
יצא לאור: (2022-03-01)

Variational, Monte Carlo and policy-based approaches to Bayesian experimental design
מאת: Foster, AE
יצא לאור: (2021)

Autobiographical memories, identity disturbance and brain functioning in patients with borderline personality disorder: An fMRI study
מאת: Paola Bozzatello, et al.
יצא לאור: (2019-03-01)

Editorial: Machine and deep-learning for computational neuroscience
מאת: Gaurav Dhiman, et al.
יצא לאור: (2023-07-01)

Suicidal Offenders and Non-Offenders with Schizophrenia Spectrum Disorders: A Retrospective Evaluation of Distinguishing Factors Using Machine Learning
מאת: Lena Machetanz, et al.
יצא לאור: (2023-01-01)

Mediators of transdiagnostic psychological treatments for eating disorders
מאת: Sivyer, K
יצא לאור: (2017)

A Survey of Uncertainty Quantification in Machine Learning for Space Weather Prediction
מאת: Talha Siddique, et al.
יצא לאור: (2022-01-01)

Large scale methods for kernels, causal inference and survival modelling
מאת: Hu, R
יצא לאור: (2022)

Generative models: theory and applications
מאת: Benton, J
יצא לאור: (2023)

On the properties of random feature methods
מאת: Li, Z
יצא לאור: (2020)

Testing and learning on distributional and set inputs
מאת: Law, H
יצא לאור: (2019)

Sample Size Analysis for Machine Learning Clinical Validation Studies
מאת: Daniel M. Goldenholz, et al.
יצא לאור: (2023-02-01)

Machine Learning for Neuroimaging with Scikit-Learn
מאת: Alexandre eAbraham, et al.
יצא לאור: (2014-02-01)

Inference on Markov random fields: methods and applications
מאת: Lienart, T
יצא לאור: (2017)

Unimodal statistical learning produces multimodal object-like representations
מאת: Gábor Lengyel, et al.
יצא לאור: (2019-05-01)