Longitudinal machine learning modeling of MS patient trajectories improves predictions of disability progression

  1. De Brouwer, E.
  2. Becker, T.
  3. Moreau, Y.
  4. Havrdova, E.K.
  5. Trojano, M.
  6. Eichau, S.
  7. Ozakbas, S.
  8. Onofrj, M.
  9. Grammond, P.
  10. Kuhle, J.
  11. Kappos, L.
  12. Sola, P.
  13. Cartechini, E.
  14. Lechner-Scott, J.
  15. Alroughani, R.
  16. Gerlach, O.
  17. Kalincik, T.
  18. Granella, F.
  19. Grand'Maison, F.
  20. Bergamaschi, R.
  21. José Sá, M.
  22. Van Wijmeersch, B.
  23. Soysal, A.
  24. Sanchez-Menoyo, J.L.
  25. Solaro, C.
  26. Boz, C.
  27. Iuliano, G.
  28. Buzzard, K.
  29. Aguera-Morales, E.
  30. Terzi, M.
  31. Trivio, T.C.
  32. Spitaleri, D.
  33. Van Pesch, V.
  34. Shaygannejad, V.
  35. Moore, F.
  36. Oreja-Guevara, C.
  37. Maimone, D.
  38. Gouider, R.
  39. Csepany, T.
  40. Ramo-Tello, C.
  41. Peeters, L.
  42. Mostra tots els autors/es +
Revista:
Computer Methods and Programs in Biomedicine

ISSN: 1872-7565 0169-2607

Any de publicació: 2021

Volum: 208

Tipus: Article

DOI: 10.1016/J.CMPB.2021.106180 GOOGLE SCHOLAR