Gaussian processes with optimal kernel construction for neuro-degenerative clinical onset prediction
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Gaussian processes with optimal kernel construction for neuro-degenerative clinical onset prediction
Gaussian Processes (GP) are a powerful tool to capture the complex time-variations of a dataset. In the context of medical imaging analysis, they allow a robust modelling even in case of highly uncertain or incomplete datasets. Predictions from GP are dependent of the covariance kernel function selected to explain the data variance. To overcome ...
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