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@INPROCEEDINGS{Eickhoff:911695,
      author       = {Eickhoff, Simon},
      title        = {{V}erständnis und {V}orhersage: maschinelles {L}ernen
                      longitudinaler {P}hänotypen},
      reportid     = {FZJ-2022-04949},
      year         = {2022},
      abstract     = {Die 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.},
      month         = {Nov},
      date          = {2022-11-23},
      organization  = {DGPPN Kongress, Berlin (Germany), 23
                       Nov 2022 - 23 Nov 2022},
      subtyp        = {Invited},
      cin          = {INM-7},
      cid          = {I:(DE-Juel1)INM-7-20090406},
      pnm          = {5252 - Brain Dysfunction and Plasticity (POF4-525)},
      pid          = {G:(DE-HGF)POF4-5252},
      typ          = {PUB:(DE-HGF)6},
      url          = {https://juser.fz-juelich.de/record/911695},
}