Quantification of inter-subject variability in human brain: a validation framework for probabilistic maps
Notice bibliographique
Résumé
Probabilistic maps are useful in functional neuroimaging research for anatomical labeling and for data analysis. The degree to which a probability map can accurately estimate the location of the structure of interest in a new individual depends on many factors, including the variability in the morphology of the structure of interest over subjects, the registration (normalization procedure and template) applied to align the brains among individuals and the registration used to map a new subject's dataset to the frame of the probabilistic map. Here, we take Heschl's gyrus (HG) as our structure of interest, and explore the impact of different registration methods on the accuracy with which a probabilistic map of HG can approximate HG in a new individual. We compare three registration procedures; high-dimensional (HAMMER); template-free B-spline-based groupwise; and segmentation-based (SPM5); to each other and to a previously published (affine) probabilistic map of HG.1 We quantitatively evaluate the accuracy of the resulting maps using evidence-based diagnostic measures within a leave-one-out cross-validation structure, to demonstrate that maps created using either HAMMER or SPM5 have relatively high sensitivity, specificity and positive predictive value, compared to a map created using the groupwise algorithm or compared to the published map.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,092 | 0,292 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».