Detecting at-risk mental states for psychosis (ARMS) using machine learning ensembles and facial features.

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Title: Detecting at-risk mental states for psychosis (ARMS) using machine learning ensembles and facial features.
Authors: Loch AA; Laboratório de Neurociencias (LIM 27), Instituto de Psiquiatria, Hospital das Clínicas HCFMUSP, Faculdade de Medicina, Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, SP, Brazil; Instituto Nacional de Biomarcadores em Neuropsiquiatria (INBION), Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, Brazil. Electronic address: alexandre.loch@usp.br., Gondim JM; Instituto de Computação, Universidade Federal da Bahia, Salvador, BA, Brazil., Argolo FC; Laboratório de Neurociencias (LIM 27), Instituto de Psiquiatria, Hospital das Clínicas HCFMUSP, Faculdade de Medicina, Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, SP, Brazil., Lopes-Rocha AC; Laboratório de Neurociencias (LIM 27), Instituto de Psiquiatria, Hospital das Clínicas HCFMUSP, Faculdade de Medicina, Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, SP, Brazil., Andrade JC; Laboratório de Neurociencias (LIM 27), Instituto de Psiquiatria, Hospital das Clínicas HCFMUSP, Faculdade de Medicina, Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, SP, Brazil., van de Bilt MT; Laboratório de Neurociencias (LIM 27), Instituto de Psiquiatria, Hospital das Clínicas HCFMUSP, Faculdade de Medicina, Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, SP, Brazil; Instituto Nacional de Biomarcadores em Neuropsiquiatria (INBION), Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, Brazil., de Jesus LP; Laboratório de Neurociencias (LIM 27), Instituto de Psiquiatria, Hospital das Clínicas HCFMUSP, Faculdade de Medicina, Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, SP, Brazil., Haddad NM; Laboratório de Neurociencias (LIM 27), Instituto de Psiquiatria, Hospital das Clínicas HCFMUSP, Faculdade de Medicina, Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, SP, Brazil., Cecchi GA; IBM T.J. Watson Research Center, Yorktown Heights, NY, USA., Mota NB; Instituto de Psiquiatria (IPUB), Departamento de Psiquiatria e Medicina Legal, Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), Rio de Janeiro, Brazil; Research Department at Motrix Lab - Motrix, Rio de Janeiro, Brazil., Gattaz WF; Laboratório de Neurociencias (LIM 27), Instituto de Psiquiatria, Hospital das Clínicas HCFMUSP, Faculdade de Medicina, Universidade de Sao Paulo, Sao Paulo, SP, Brazil; Instituto Nacional de Biomarcadores em Neuropsiquiatria (INBION), Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, Brazil., Corcoran CM; Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY, USA; James J. Peters VA Medical Center Bronx, NY, USA., Ara A; Statistics Department, Federal University of Paraná, Curitiba, PR, Brazil.
Source: Schizophrenia research [Schizophr Res] 2023 Aug; Vol. 258, pp. 45-52. Date of Electronic Publication: 2023 Jul 18.
Publication Type: Journal Article; Research Support, Non-U.S. Gov't
Journal Info: Publisher: Elsevier Science Publisher B. V Country of Publication: Netherlands NLM ID: 8804207 Publication Model: Print-Electronic Cited Medium: Internet ISSN: 1573-2509 (Electronic) Linking ISSN: 09209964 NLM ISO Abbreviation: Schizophr Res Subsets: MEDLINE
Database: MEDLINE Ultimate
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ISSN:1573-2509
DOI:10.1016/j.schres.2023.07.011