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SFB 1451 B05

Identifizierung übergreifender Komponenten motorisch-kognitiv-demographischer Phänotypen (B05)

CoordinatorProfessor Dr. Simon B. Eickhoff ; Professorin Sarah Genon, Ph.D.
Grant period2021 -
Funding bodyDeutsche Forschungsgemeinschaft
 DFG
IdentifierG:(GEPRIS)458640473

⇧ SFB 1451: Schlüsselmechanismen normaler und krankheitsbedingt gestörter motorischer Kontrolle ⇧

Note: Das Projekt B05 untersucht multivariate Muster der Assoziationen zwischen motorischer Leistung und Verhaltens- und Gehirnphänotypen mit Hilfe von Machine-Learning-Ansätzen. Dieses Vorhaben baut auf der Arbeit der ersten Förderperiode auf, die gezeigt hat, dass erfolgreiche Vorhersagen von motorischen Phänotypen in erster Linie auf das Erlernen breiter gefächerter individueller Variationen zurückzuführen sind. Im Rahmen der zweiten Förderperiode werden diese übergreifenden Dimensionen nun identifiziert, charakterisiert und mit der ihnen zugrunde liegenden Neurobiologie bei Gesundheit und Krankheit in Verbindung gebracht. Die vom Projekt B05 erstellten und ausgewerteten Modelle charakterisieren die Beziehungen zwischen verschiedenen Ebenen der motorischen Leistung, soziodemografischen, neuropsychologischen und psychiatrischen Informationen sowie multimodalen Neuroimaging-Daten und stützen sich dabei auf die von Z03 gesammelten und von INF organisierten Ressourcen.
   

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The role of contralesional regions for post-stroke movements revealed by dynamic connectivity and TMS interference
NeuroImage: Clinical 47, 103825 - () [10.1016/j.nicl.2025.103825] OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Machine Learning-Driven Correction of Handgrip Strength: A Novel Biomarker for Neurological and Health Outcomes in the UK Biobank
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Handgrip strength prediction using anthropometric and age features in healthand disease from the UK Biobank
Motor Mastery Symposium, CologneCologne, Germany, 5 Sep 2024 - 6 Sep 20242024-09-052024-09-06 [10.34734/FZJ-2024-06549] OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Julearn: an easy-touse library for leakage-free evaluation and inspection of ML models
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Handgrip strength prediction using behavioural and anthropometric features in 179K individuals from the UK Biobank
Helmholtz AI, University of CologneHamburg, University of Cologne, Germany, 12 Jun 2023 - 14 Jun 20232023-06-122023-06-14 [10.34734/FZJ-2024-01225] OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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Confound-leakage: Confound Removal in Machine Learning Leads to Leakage
GigaScience 12, giad071 () [10.1093/gigascience/giad071] OpenAccess  Download fulltext Files BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

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 Record created 2023-01-18, last modified 2026-03-25
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