Correction: Accurate deep-learning model to differentiate dementia severity and diagnosis using a portable electroencephalography device
Rattachement africain : jp. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
The original version of this Article contains errors Table 1 and Table 2, where the number of healthy volunteers (HVs) was incorrectly stated as 121. As a result, the values in the “HV” row in the “Gender male/female” column, in the “ Age (years±SD) ” column,
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Correction: Accurate deep-learning model to differentiate dementia severity and diagnosis using a portable electroencephalography device
- Date Crossref
- 30/10/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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The University of Osaka pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Showa General Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Asakayama General Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Osaka Health Science University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Wakayama Medical University Department of Neuropsychiatry pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Osaka Metropolitan University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Osaka University Graduate School of Medicine Department of Psychiatry pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Shichiyama Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Osaka Psychiatric Medical Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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PGV Inc pays non établi dans la noticeEntreprise
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Clinical Research and Education Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Graduate School of Rehabilitation Science Department of Occupational Therapy pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
The University of Osaka, Showa General Hospital et Asakayama General Hospital, avec 9 autres affiliations.
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