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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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Verfasst von:Rane, Roshan Prakash [VerfasserIn]   i
 de Man, Evert Ferdinand [VerfasserIn]   i
 Kim, JiHoon [VerfasserIn]   i
 Görgen, Kai [VerfasserIn]   i
 Tschorn, Mira [VerfasserIn]   i
 Rapp, Michael A [VerfasserIn]   i
 Banaschewski, Tobias [VerfasserIn]   i
 Bokde, Arun LW [VerfasserIn]   i
 Desrivieres, Sylvane [VerfasserIn]   i
 Flor, Herta [VerfasserIn]   i
 Grigis, Antoine [VerfasserIn]   i
 Garavan, Hugh [VerfasserIn]   i
 Gowland, Penny A [VerfasserIn]   i
 Brühl, Rüdiger [VerfasserIn]   i
 Martinot, Jean-Luc [VerfasserIn]   i
 Martinot, Marie-Laure Paillere [VerfasserIn]   i
 Artiges, Eric [VerfasserIn]   i
 Nees, Frauke [VerfasserIn]   i
 Papadopoulos Orfanos, Dimitri [VerfasserIn]   i
 Lemaitre, Herve [VerfasserIn]   i
 Paus, Tomas [VerfasserIn]   i
 Poustka, Luise [VerfasserIn]   i
 Fröhner, Juliane [VerfasserIn]   i
 Robinson, Lauren [VerfasserIn]   i
 Smolka, Michael N [VerfasserIn]   i
 Winterer, Jeanne [VerfasserIn]   i
 Whelan, Robert [VerfasserIn]   i
 Schumann, Gunter [VerfasserIn]   i
 Walter, Henrik [VerfasserIn]   i
 Heinz, Andreas [VerfasserIn]   i
 Ritter, Kerstin [VerfasserIn]   i
Titel:Structural differences in adolescent brains can predict alcohol misuse
Verf.angabe:Roshan Prakash Rane, Evert Ferdinand de Man, JiHoon Kim, Kai Görgen, Mira Tschorn, Michael A Rapp, Tobias Banaschewski, Arun LW Bokde, Sylvane Desrivieres, Herta Flor, Antoine Grigis, Hugh Garavan, Penny A Gowland, Rüdiger Brühl, Jean-Luc Martinot, Marie-Laure Paillere Martinot, Eric Artiges, Frauke Nees, Dimitri Papadopoulos Orfanos, Herve Lemaitre, Tomas Paus, Luise Poustka, Juliane Fröhner, Lauren Robinson, Michael N Smolka, Jeanne Winterer, Robert Whelan, Gunter Schumann, Henrik Walter, Andreas Heinz, Kerstin Ritter, IMAGEN consortium
E-Jahr:2022
Jahr:26 May 2022
Umfang:33 S.
Illustrationen:Illustrationen
Fussnoten:Gesehen am 05.03.2024
Titel Quelle:Enthalten in: eLife
Ort Quelle:Cambridge : eLife Sciences Publications, 2012
Jahr Quelle:2022
Band/Heft Quelle:11(2022), Artikel-ID e77545, Seite 1-33
ISSN Quelle:2050-084X
Abstract:Alcohol misuse during adolescence (AAM) has been associated with disruptive development of adolescent brains. In this longitudinal machine learning (ML) study, we could predict AAM significantly from brain structure (T1-weighted imaging and DTI) with accuracies of 73 -78% in the IMAGEN dataset (n∼1182). Our results not only show that structural differences in brain can predict AAM, but also suggests that such differences might precede AAM behavior in the data. We predicted 10 phenotypes of AAM at age 22 using brain MRI features at ages 14, 19, and 22. Binge drinking was found to be the most predictable phenotype. The most informative brain features were located in the ventricular CSF, and in white matter tracts of the corpus callosum, internal capsule, and brain stem. In the cortex, they were spread across the occipital, frontal, and temporal lobes and in the cingulate cortex. We also experimented with four different ML models and several confound control techniques. Support Vector Machine (SVM) with rbf kernel and Gradient Boosting consistently performed better than the linear models, linear SVM and Logistic Regression. Our study also demonstrates how the choice of the predicted phenotype, ML model, and confound correction technique are all crucial decisions in an explorative ML study analyzing psychiatric disorders with small effect sizes such as AAM.
DOI:doi:10.7554/eLife.77545
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kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.7554/eLife.77545
 kostenfrei: Volltext: https://elifesciences.org/articles/77545
 DOI: https://doi.org/10.7554/eLife.77545
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:adolescence alcohol misuse
 alcohol use disorder
 confound control
 data science for psychiatry
 machine learning
 magnetic resonance imaging
K10plus-PPN:1882473728
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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