Adverse effects of template-based warping on spatial fMRI analysis
Notice bibliographique
Résumé
Conventional voxel-based group analysis of functional magnetic resonance imaging (fMRI) data typically requires warping each subject's brain images onto a common template to create an assumed voxel correspondence. The implicit assumption is that aligning the anatomical structures would correspondingly align the functional regions of the subjects. However, due to anatomical and functional inter-subject variability, mis-registration often occurs. Moreover, wholebrain warping is likely to distort the spatial patterns of activation, which have been shown to be important markers of task-related activation. To reduce the amount of mis-registration and distortions, warping at the brain region level has recently been proposed. In this paper, we investigate the effects of both whole-brain and region-level warping on the spatial patterns of activation statistics within certain regions of interests (ROIs). We have chosen to examine the bilateral thalami and cerebellar hemispheres during a bulb-squeezing experiment, as these regions are expected to incur taskrelated activation changes. Furthermore, the appreciable size difference between the thalamus and cerebellum allows for exploring the effects of warping on various ROI sizes. By applying our recently proposed 3D moment-based invariant spatial features to characterize the spatial pattern of fMRI activation statistics, we demonstrate that whole-brain warping generally reduced discriminability of task-related activation differences. Applying the same spatial analysis to ROIs warped at the region level showed some improvements over whole-brain warping, but warp-free analysis resulted in the best performance. We hence suggest that spatial analysis of fMRI data that includes spatial warping to a common space must be interpreted with caution.
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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 | 0,021 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».