000911695 001__ 911695
000911695 005__ 20221123131042.0
000911695 037__ $$aFZJ-2022-04949
000911695 1001_ $$0P:(DE-Juel1)131678$$aEickhoff, Simon$$b0$$eCorresponding author$$ufzj
000911695 1112_ $$aDGPPN Kongress$$cBerlin$$d2022-11-23 - 2022-11-23$$wGermany
000911695 245__ $$aVerständnis und Vorhersage: maschinelles Lernen longitudinaler Phänotypen
000911695 260__ $$c2022
000911695 3367_ $$033$$2EndNote$$aConference Paper
000911695 3367_ $$2DataCite$$aOther
000911695 3367_ $$2BibTeX$$aINPROCEEDINGS
000911695 3367_ $$2DRIVER$$aconferenceObject
000911695 3367_ $$2ORCID$$aLECTURE_SPEECH
000911695 3367_ $$0PUB:(DE-HGF)6$$2PUB:(DE-HGF)$$aConference Presentation$$bconf$$mconf$$s1669202789_4739$$xInvited
000911695 520__ $$aDie Optimierung von Verfahren der künstlichen Intelligenz zur Vorhersage von klinischen oder neuropsychologischen Phänotypen auf der Basis funktioneller und struktureller MRT-Aufnahmen stellt ein sehr dynamisches und intensiv bearbeitetes Forschungsfeld dar. Dabei wird jedoch oft übersehen, dass diese Phänotypen nicht zwingend a priori Kategorien folgen und oft nicht optimale Ziele für KI-Vorhersagen sind. So sind auf der einen Seite Summenscores oft zu breit und unspezifisch, da die selben Werte auf verschiedene Weise entstehen können. Auf der anderen Seite sind individuelle Items oft zu verrauscht und darüber hinaus oft auch zu grob skaliert. Der Schwerpunkt dieses Vortrags liege daher auf der Vorstellung von Verfahren und Anwendungen des maschinellen zur Optimierung von Phänotypen.
000911695 536__ $$0G:(DE-HGF)POF4-5252$$a5252 - Brain Dysfunction and Plasticity (POF4-525)$$cPOF4-525$$fPOF IV$$x0
000911695 909CO $$ooai:juser.fz-juelich.de:911695$$pVDB
000911695 9101_ $$0I:(DE-588b)5008462-8$$6P:(DE-Juel1)131678$$aForschungszentrum Jülich$$b0$$kFZJ
000911695 9131_ $$0G:(DE-HGF)POF4-525$$1G:(DE-HGF)POF4-520$$2G:(DE-HGF)POF4-500$$3G:(DE-HGF)POF4$$4G:(DE-HGF)POF$$9G:(DE-HGF)POF4-5252$$aDE-HGF$$bKey Technologies$$lNatural, Artificial and Cognitive Information Processing$$vDecoding Brain Organization and Dysfunction$$x0
000911695 9141_ $$y2022
000911695 9201_ $$0I:(DE-Juel1)INM-7-20090406$$kINM-7$$lGehirn & Verhalten$$x0
000911695 980__ $$aconf
000911695 980__ $$aVDB
000911695 980__ $$aI:(DE-Juel1)INM-7-20090406
000911695 980__ $$aUNRESTRICTED