Joint Spatial Denoising and Active Region of Interest Delineation in Functional Magnetic Resonance Imaging
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In region of interest (ROI) based functional magnetic resonance imaging (fMRI) group analysis, errors in delineation of an ROI or inclusion of non-active voxels within an ROI can bias the statistical results. Addressing these concerns, this paper presents a new fMRI processing method that simultaneously refines ROI delineation and spatially denoises fMRI activation statistics within the ROI. The underlying assumption is that activation statistics within a small neighborhood are spatially correlated, thereby exhibit similar levels of influence on the overall ROI's response. Based on this assumption, we first identify outlier voxels as those having undue influence on an ROI's feature. Isolated outlier voxels at region boundaries are then removed, thereby refining the ROI delineation. The remaining outlier voxels are de-weighted based on their influence relative to their neighbors to reduce the effects of voxels deemed falsely active in later analysis. The proposed method was tested on real fMRI data collected from 8 healthy subjects performing a bulb-squeezing motor task at various frequencies. Using the proposed method, enhanced capability for detection of frequency-related activation map feature differences (AMFD) was demonstrated when compared to Gaussian spatial smoothing of ROI activation statistics. The validity of the proposed method is suggested by the fact that using one feature for denoising (e.g. spatial variance) results in greater effect size in another feature (e.g. average activation statistics magnitude). Our results demonstrate the importance of accurate ROI delineation in ROI-based fMRI analysis.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle