Notice bibliographique
Résumé
The production of a brain activity map from data acquired with a volunteer or patient and magnetic resonance imaging (MRI) requires a fairly wide range of interdisciplinary knowledge and techniques. Producing brain activity maps from functional MRI (fMRI) data requires knowledge and techniques from cognitive neuropsychology, physics, engineering and mathematics, particularly statistics. The process typically begins with a question in cognitive psychology that can be answered, at least in part, by combining the knowledge obtained from brain activity maps with previous knowledge of the function of specific regions of the brain. The previous knowledge of regional brain function generally has its origin in lesion studies where disease or injury has removed a brain region, and its function, from the brain's owner. Such lesion-based knowledge has firmly established the principle of functional segregation in the brain, where specific regions are responsible for specific functions. The use of fMRI to produce activation maps allows specific questions on functional segregation to be posed and investigated without risk to the person being studied. The brain is also known to be a very complex system in which several regions, working cooperatively, are required for some tasks. This cooperation among regions is known as functional integration and may be studied using fMRI techniques that lead to connectivity maps . Methods for producing activation and connectivity maps are reviewed here with the goal of providing a complete overview of all data processing currently available to produce the brain activity maps from raw fMRI data.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,312 | 0,193 |
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 ».