Using structural MRI to identify bipolar disorders - 13 site machine learning study in 3020 individuals from the ENIGMA Bipolar Disorders Working Group.

Bipolar disorders (BDs) are among the leading causes of morbidity and disability. Objective biological markers, such as those based on brain imaging, could aid in clinical management of BD. Machine learning (ML) brings neuroimaging analyses to individual subject level and may potentially allow for their diagnostic use. However, fair and optimal application of ML requires large, multi-site datasets. We applied ML (support vector machines) to MRI data (regional cortical thickness, surface area, subcortical volumes) from 853 BD and 2167 control participants from 13 cohorts in the ENIGMA consortium. We attempted to differentiate BD from control participants, investigated different data handling strategies and studied the neuroimaging/clinical features most important for classification. Individual site accuracies ranged from 45.23% to 81.07%. Aggregate subject-level analyses yielded the highest accuracy (65.23%, 95% CI = 63.47-67.00, ROC-AUC = 71.49%, 95% CI = 69.39-73.59), followed by leave-one-site-out cross-validation (accuracy = 58.67%, 95% CI = 56.70-60.63). Meta-analysis of individual site accuracies did not provide above chance results. There was substantial agreement between the regions that contributed to identification of BD participants in the best performing site and in the aggregate dataset (Cohen's Kappa = 0.83, 95% CI = 0.829-0.831). Treatment with anticonvulsants and age were associated with greater odds of correct classification. Although short of the 80% clinically relevant accuracy threshold, the results are promising and provide a fair and realistic estimate of classification performance, which can be achieved in a large, ecologically valid, multi-site sample of BD participants based on regional neurostructural measures. Furthermore, the significant classification in different samples was based on plausible and similar neuroanatomical features. Future multi-site studies should move towards sharing of raw/voxelwise neuroimaging data

PROFIL WISATAWAN MUSEUM RADYA PUSTAKA SURAKARTA

Anggit Margaret, C9407031 2011. Profil Wisatawan Museum Radya Pustaka Surakarta. Program Studi Diploma III Usaha Perjalanan Wisata Fakultas Sastra Dan Seni Rupa Universitas Sebelas Maret Surakarta. Penelitian tugas akhir ini mengkaji tentang Profil Wisatawan di Museum Radya Pustaka Surakarta. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui dari daerah mana saja wisatawan yang berkunjung ke Museum Radya Pustaka, bagaimana ciri-ciri wisatawan yang berkunjung ke Museum Radya Pustaka serta harapan-harapan yang diinginkan wisatawan terhadap Museum Radya Pustaka. Penelitian dilakukan dengan metode kualitatif. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara dengan narasumber wisatawan yang berkujung di Museum Radya Pustaka Surakarta tempat penulis melakukan penelitian, serta studi pustaka dan studi dokumen guna menambah sumber data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa (1) Sebagian besar wisatawan yang datang berasal dari Semarang sebesar 32%. (2) Mayoritas wisatawan yang berkunjung ke Museum Radya Pustaka berusia antara 17-25 tahun dan kebanyakan dari mereka adalah pelajar atau mahasiswa dengan prosentase 52%. (3) Sebagian besar wisatawan yang datang ke Museum Radya Pustaka adalah bertujuan untuk melakukan penelitian yaitu sebesar 34%. (4) Harapan wisatawan yang berkunjung terhadap kelangsungan Museum Radya Pustaka sebagian besar adalah agar ditingkatkan lagi pengelolaan dan keamanan museum, agar kejadian hilangnya benda-benda koleksi museum tidak terulang lagi dikemudian hari. Kesimpulan dari hasil penelitian ini bahwa wisatawan yang berkujung ke Museum Radya Pustaka Surakarta mayoritas berasal dari Semarang, mayoritas berusia 17-25 tahun dan kebanyakan dari mereka adalah berprofesi sebagai pelajar dan mahasiswa. Kebanyakan wisatawan yang datang bertujuan untuk melakukan penelitian, serta harapan wisatawan terhadap Museum Radya Pustaka adalah supaya lebih ditingkatkan lagi pengelolaan dan keamanan museum

Metabolism and biomass vertical distribution of zooplankton in the Bransfield Strait (Antarctic Peninsula) during summer

Publicado