Estimation of Voxelwise Effective Connectivities: Applications to High Connectivity Sub-Regions within Hippocampal and within Corticostriatal Networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Standard BOLD connectivity analyses depend on aggregating the signals of individual voxel within regions of interest (ROIs). In certain cases, this aggregation implies a loss of valuable functional and anatomical information about sub-regions of voxels that drive the ROI level connectivity. We describe a data-driven statistical search method that identifies the voxels that are chiefly responsible for exchanging signals between regions of interest that are known to be effectively connected. We apply the method to high-resolution resting state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) data from medial temporal lobe regions of interest of a single healthy individual measured repeated times over a year and a half. The method successfully recovered densely connected voxels within larger ROIs of entorhinal cortex and hippocampus subfields consistent with the well-known medial temporal lobe structural connectivity. To assess the performance of our method in more common scanning protocols we apply it to resting state fMRI data of corticostriatal regions of interest for 50 healthy individuals. The method recovered densely connected voxels within the caudate nucleus and the putamen in good qualitative agreement with structural connectivity measurements. We describe related methods for estimation of effective connections at the voxel level that merit investigation.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».