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  Predicting individual clinical trajectories of depression with generative embedding

Frässle, S., Marquand, A. F., Schmaal, L., Dinga, R., Veltman, D. J., Van der Wee, N. J., et al. (2020). Predicting individual clinical trajectories of depression with generative embedding. NeuroImage: Clinical, 26: 102213. doi:10.1016/j.nicl.2020.102213.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0006-1191-2 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000D-0894-3
Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Frässle, Stefan, Autor
Marquand, Andre F., Autor
Schmaal, Lianne, Autor
Dinga, Richard, Autor
Veltman, Dick J., Autor
Van der Wee, Nic J.A., Autor
Van Tól, Marie José, Autor
Schöbi, Dario, Autor
Penninx, Brenda W.J.H., Autor
Stephan, Klaas Enno1, Autor           
Affiliations:
1Stephan – Translational Neuromodelling, External Scientific Members, Max Planck Institute for Metabolism Research, Max Planck Society, ou_3485601              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20202020
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1016/j.nicl.2020.102213
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: NeuroImage: Clinical
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Elsevier
Seiten: - Band / Heft: 26 Artikelnummer: 102213 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 2213-1582
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/2213-1582