Approaches to Capture Variance Differences in Rest fMRI Networks in the Spatial Geometric Features: Application to Schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
Identification of functionally connected regions while at rest has been at the forefront of research focusing on understanding interactions between different brain regions. Studies have utilized a variety of approaches including seed based as well as data-driven approaches to identifying such networks. Most such techniques involve differentiating groups based on group mean measures. There has been little work focused on differences in spatial characteristics of resting fMRI data. We present a method to identify between group differences in the variability in the cluster characteristics of network regions within components estimated via independent vector analysis (IVA). IVA is a blind source separation approach shown to perform well in capturing individual subject variability within a group model. We evaluate performance of the approach using simulations and then apply to a relatively large schizophrenia data set (82 schizophrenia patients and 89 healthy controls). We postulate, that group differences in the intra-network distributional characteristics of resting state network voxel intensities might indirectly capture important distinctions between the brain function of healthy and clinical populations. Results demonstrate that specific areas of the brain, superior, and middle temporal gyrus that are involved in language and recognition of emotions, show greater component level variance in amplitude weights for schizophrenia patients than healthy controls. Statistically significant correlation between component level spatial variance and component volume was observed in 19 of the 27 non-artifactual components implying an evident relationship between the two parameters. Additionally, the greater spread in the distance of the cluster peak of a component from the centroid in schizophrenia patients compared to healthy controls was observed for seven components. These results indicate that there is hidden potential in exploring variance and possibly higher-order measures in resting state networks to better understand diseases such as schizophrenia. It furthers comprehension of how spatial characteristics can highlight previously unexplored differences between populations such as schizophrenia patients and healthy controls.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».