Dynamical patterns of EEG connectivity unveil Parkinson’s disease progression: insights from machine learning analysis (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: RODRIGUES, FRANCISCO APARECIDO - ICMC ; SALLUM, LORIZ FRANCISCO - Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- Unidades: ICMC; Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
- DOI: 10.1088/2632-072X/adf58a
- Subjects: DOENÇA DE PARKINSON; ELETROENCEFALOGRAFIA; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Language: Inglês
- Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS):
03. Saúde e bem-estar
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Physics: Complexity
- ISSN: 2632-072X
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 6, p. 1-18, 2025
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
ALVES, Caroline Lourenço et al. Dynamical patterns of EEG connectivity unveil Parkinson’s disease progression: insights from machine learning analysis. Journal of Physics: Complexity, v. 6, p. 1-18, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-072X/adf58a. Acesso em: 02 abr. 2026. -
APA
Alves, C. L., Sallum, L. F., Rodrigues, F. A., Toutain, T. G. L. de, Aguiar, P. M. de C., & Moeckel, M. (2025). Dynamical patterns of EEG connectivity unveil Parkinson’s disease progression: insights from machine learning analysis. Journal of Physics: Complexity, 6, 1-18. doi:10.1088/2632-072X/adf58a -
NLM
Alves CL, Sallum LF, Rodrigues FA, Toutain TGL de, Aguiar PM de C, Moeckel M. Dynamical patterns of EEG connectivity unveil Parkinson’s disease progression: insights from machine learning analysis [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2025 ; 6 1-18.[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/adf58a -
Vancouver
Alves CL, Sallum LF, Rodrigues FA, Toutain TGL de, Aguiar PM de C, Moeckel M. Dynamical patterns of EEG connectivity unveil Parkinson’s disease progression: insights from machine learning analysis [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2025 ; 6 1-18.[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/adf58a - Revealing patterns in major depressive disorder with machine learning and networks
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