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Hierarchical Integration of Heterogeneous Highly Structured Data: The Case of Functional Brain Imaging

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자료유형학위논문
서명/저자사항Hierarchical Integration of Heterogeneous Highly Structured Data: The Case of Functional Brain Imaging.
개인저자Li, Qian.
단체저자명University of California, Los Angeles. Biostatistics 0132.
발행사항[S.l.]: University of California, Los Angeles., 2018.
발행사항Ann Arbor: ProQuest Dissertations & Theses, 2018.
형태사항117 p.
기본자료 저록Dissertation Abstracts International 79-10B(E).
Dissertation Abstract International
ISBN9780438006034
학위논문주기Thesis (Ph.D.)--University of California, Los Angeles, 2018.
일반주기 Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 79-10(E), Section: B.
Adviser: Donatello Telesca.
요약Functional brain imaging technologies produce high dimensional data with structured dependency spanning along multiple dimensions. This dissertation focuses on the specific case of Electroencephalography (EEG), even though most methodological de
일반주제명Biostatistics.
Statistics.
언어영어
바로가기URL : 이 자료의 원문은 한국교육학술정보원에서 제공합니다.

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