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TI  - MRI data-driven algorithm for the diagnosis of behavioural variant frontotemporal dementia.
JO  - Journal of neurology, neurosurgery, and psychiatry
VL  - 92
IS  - 6
SN  - 1468-330X
CY  - London
PB  - BMJ Publishing Group
M1  - DZNE-2021-00387
SP  - 608 - 616
PY  - 2021
AB  - Structural brain imaging is paramount for the diagnosis of behavioural variant of frontotemporal dementia (bvFTD), but it has low sensitivity leading to erroneous or late diagnosis.A total of 515 subjects from two different bvFTD cohorts (training and independent validation cohorts) were used to perform voxel-wise morphometric analysis to identify regions with significant differences between bvFTD and controls. A random forest classifier was used to individually predict bvFTD from deformation-based morphometry differences in isolation and together with semantic fluency. Tenfold cross validation was used to assess the performance of the classifier within the training cohort. A second held-out cohort of genetically confirmed bvFTD cases was used for additional validation.Average 10-fold cross-validation accuracy was 89
LB  - PUB:(DE-HGF)16
C6  - pmid:33722819
DO  - DOI:10.1136/jnnp-2020-324106
UR  - https://pub.dzne.de/record/154809
ER  -