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A Machine Learning Model to Harmonize Volumetric Brain MRI Data for Quantitative Neuroradiologic Assessment of Alzheimer Disease

一致性 随机森林 认知障碍 人工智能 水准点（测量） 机器学习 医学 神经影像学 计算机科学 认知 医学物理学 疾病 病理 内科学 精神科 地理 大地测量学
作者
Damiano Archetti,Vikram Venkatraghavan,Béla Weiss,Pierrick Bourgeat,Tibor Auer,Zoltán Vidnyánszky,Stanley Durrleman,Wiesje M. van der Flier,Frederik Barkhof,Daniel C. Alexander,André Altmann,Alberto Redolfi,Betty M. Tijms,Neil P. Oxtoby
出处
期刊：Radiology [Radiological Society of North America]
日期：2024-12-18 卷期号：7 (1): e240030-e240030 被引量：3
链接
nih.govdoi.org
标识
DOI：10.1148/ryai.240030
摘要
A multiclass Neuroharmony model was developed and evaluated against other approaches for harmonizing volumetric data in a clinical setting using a large, multicenter brain MRI dataset of individuals undergoing neuroradiologic assessment of Alzheimer disease.
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