Technical considerations of a game-theoretical approach for lesion symptom mapping
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Various strategies have been used for inferring brain functions from stroke lesions. We explored a new mathematical approach based on game theory, the so-called multi-perturbation Shapley value analysis (MSA), to assess causal function localizations and interactions from multiple perturbation data. We applied MSA to a dataset composed of lesion patterns of 148 acute stroke patients and their National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) scores, to systematically investigate the influence of different parameter settings on the outcomes of the approach. Specifically, we investigated aspects of MSA methodology including the choice of the predictor algorithm (typology and kernel functions), training dataset (original versus binary), as well as the influence of lesion thresholds. We assessed the suitability of MSA for processing real clinical lesion data and established the central parameters for this analysis. RESULTS: We derived general recommendations for the analysis of clinical datasets by MSA and showed that, for the studied dataset, the best approach was to use a linear-kernel support vector machine predictor, trained with a binary training dataset, where the binarization was implemented through a median threshold of lesion size for each region. We demonstrated that the results obtained with different MSA variants lead to almost identical results as the basic MSA. CONCLUSIONS: MSA is a feasible approach for the multivariate lesion analysis of clinical stroke data. Informed choices need to be made to set parameters that may affect the analysis outcome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,051 |
| 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 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».