Synteettiset tietojoukout ja niihin perustuvat ennustavat mallit odottavat maailmanlaajuisia sovelluksia lääketieteessä. Vain yhteen kohorttiin perustuvat synteettiset tietojoukot ovat kuitenkin riittämättömiä näytteenvalintaharhan vuoksi, ja siksi niiden yleistäminen neurotieteessä ei ole järkevää, joten uusia menetelmiä useiden kohorttien integroimiseksi tarvitaan kipeästi. Nämä uudet menetelmät auttavat ratkaisevamaan yksittäisen kohortin rajoitukset siten osaltaan mahdollistaen tarkkuslääkityksen kehittämisen. Tässä NeuroSynth projektissa kehitän neuro-data-spesifisten datan syntetisointi menetelmiä. Oletan, että nämä uudet menetelmät voivat parantaa merkittävästi uusinta tekniikkaa ratkaisemalla haasteet, jotka liittyvät 1) eri mittaustekniikoiden tietojen yhdistämiseen, 2) eri tutkimuskeskusten tietojen yhdistämiseen ja 3) kliinisesti merkittävien parametrien pitkittäis-seurantaan.

2022

2025