NeuroMiner wurde von Prof. Dr. Nikolaos Koutsouleris seit 2009 kontinuierlich weiterentwickelt (seit 2013 mit Unterstützung der Europäischen Kommission für das PRONIA-Projekt), um klinischen ForscherInnen modernste maschinelle Lernmethoden für die Analyse heterogener Daten wie klinischen und neurokognitiven Auslesungen, strukturellen und funktionellen Neuroimaging-Daten sowie genetischen Informationen zur Verfügung zu stellen. Das Programm kann als Schnittstelle zu einer Vielzahl von unbeaufsichtigten und überwachten Mustererkennungsalgorithmen betrachtet werden, die in den letzten Jahrzehnten im Bereich des maschinellen Lernens entwickelt wurden. Darüber hinaus implementiert die Anwendung verschiedene Strategien zur Vorverarbeitung, Filterung und Verschmelzung heterogener Daten, trainiert Prädiktoren-Ensembles und visualisiert und testet die Signifikanz der berechneten prädiktiven Muster. Der aktuelle Release-Kandidat von NeuroMiner wurde in der Sektion Neurodiagnostische Verfahren an einer Vielzahl von Datensätzen von gesunden Kontrollpersonen und PatientInnen mit psychiatrischen Störungen getestet. Er wurde speziell entwickelt, um robuste Modelle mit einer hohen Verallgemeinerungswahrscheinlichkeit zu erstellen, die für neue Datensätze anwendbar sind.