文件名称：lvv-ri-new：线性混合效应模型应用于纵向成像（例如侧脑室容积）和行为数据
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更新时间：2024-03-01 14:52:00
JupyterNotebook
lvv-ri-new 线性混合效应模型应用于纵向成像（例如，侧脑室容积）和行为数据（例如，React抑制）。 该存储库是从稍加修改的（为避免rpy2问题的rpy2 ，请使用带有R内核的纯R jupyter笔记本代替）。 （LVV =侧脑室容积; RI =抑制React） 侧脑室容积轨迹预测老年人的React抑制-纵向脑成像和机器学习方法 （1），Alexandra Vik（1）， （2 *）（出现在《 PLOS ONE》中） （1）卑尔根大学生物与医学心理学系，挪威卑尔根5009 （2）挪威卑尔根大学生物医学系（*）通讯作者 抽象 目的：在一项为期6年的三波研究中，我们调查了React抑制（RI）的水平心室（LV）体积的扩张（被认为是脑组织损失的代表）是否预测了第三波表现。 参加者和方法：使用Freesurfer中的纵向流对横跨三个波的左右侧脑室容积的轨迹进行量化。 所有参与者（ N