2019 article

P.181 Machine learning for classification of cognitive impairment according to antipsychotic dopamine receptor occupancy and illness severity in late-life schizophrenia

K. Kusudo, Ryo Ochi, S Nakajima, H. Uchida, Tomiko M. Suzuki, Fernando Caravaggio, Tarek K. Rajji, Wanna Mar, Philip Gerretsen, Benoit H. Mulsant, B G Pollock, M. Mimura, David C. Mamo, Ariel Graff‐Guerrero

0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité

4Institutions déclarées

3Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : jp, ca, mt. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref: P.181 Machine learning for classification of cognitive impairment according to antipsychotic dopamine receptor occupancy and illness severity in late-life schizophrenia
Date Crossref: 01/12/2019
Éditeur: Elsevier BV
Type: journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Keio University University of Yamanashi University of Toronto University of Malta

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Functional Brain Connectivity StudiesAdvanced Neuroimaging Techniques and ApplicationsAdvanced MRI Techniques and Applications

Consulter la publication primaire Ouvrir le DOI