CareLit · DOI-Nachweis · Klinische Neurophysiologie
Data-mining zur Identifikation psychopathologischer Muster der Schizophrenie
DOI 10.1055/s-0034-1371295
Bibliografische Angaben
Nachweis in CareLit
Autor:innenC Rottschy, D Bzdok, M Clos, F Schneider, A Rapp, I Sommer, R Jardri, A Aleman, E Cieslik, V Müller, S Eickhoff
ZeitschriftKlinische Neurophysiologie
Ausgabe03/2014
Jahrgang / SeitenNicht angegeben
Kernaussage aus der Literatur
Abstract-Vorschau
Einleitung: Schizophrenie stellt nicht nur eine sehr häufige psychische Erkrankung dar, sondern ist auch eine der heterogensten. So finden sich ausgeprägte interindividuelle Unterschiede im klinischen Erscheinungsbild, welche auf pathophysiologische Untergruppen hindeuten. Hier berichten wir eine datengetriebene Identifikation solcher Gruppen, basierend auf einem Ward-Ansatz sowie einer nachfolgenden Kreuz-Validieru…
Zitieren
Zitierempfehlung
C Rottschy, D Bzdok, M Clos, F Schneider, A Rapp, I Sommer, R Jardri, A Aleman, E Cieslik, V Müller, S Eickhoff (2014) Data-mining zur Identifikation psychopathologischer Muster der Schizophrenie. Klinische Neurophysiologie (03). https://doi.org/10.1055/s-0034-1371295
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