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Machine Learning-driven ADHD Classification: Exploring MedicationEffects with VMD Sub-band Analysis
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计算机科学
作者
Ebru Aker,
Şerife Gengeç Benli,
Zeynep Ak
出处
期刊：Current Computer - Aided Drug Design
[Bentham Science Publishers]
日期：2026-01-12
卷期号：22
链接
nih.gov
doi.org
标识
DOI：10.2174/0115734099400072251022043532
摘要
The VMD-based approach improves classification accuracy, especially in distinguishing ADHD subtypes and medication effects, supporting its potential as an objective tool for diagnosis and treatment planning.
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