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Enregistrement W2601445225 · doi:10.1002/hbm.23563

Cortical surface‐based threshold‐free cluster enhancement and cortexwise mediation

2017· article· en· W2601445225 sur OpenAlexafffund
Tristram A. Lett, Lea Waller, Heike Tost, Ilya M. Veer, Arash Nazeri, Susanne Erk, Eva J. Brandl, Katrin Charlet, Anne Beck, Sabine Vollstädt‐Klein, Anne Jorde, Falk Kiefer, Andreas Heinz, Andreas Meyer‐Lindenberg, M. Mallar Chakravarty, Henrik Walter

Notice bibliographique

RevueHuman Brain Mapping · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBundesministerium für Bildung und ForschungAlzheimer's SocietyDeutsche ForschungsgemeinschaftWeston Brain InstituteFondation Brain Canada
Mots-clésMediationNeuroimagingFractional anisotropyVoxelPsychologyArtificial intelligenceFunctional magnetic resonance imagingWhite matterPattern recognition (psychology)Computer scienceCognitive psychologyNeuroscienceMagnetic resonance imagingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Threshold‐free cluster enhancement (TFCE) is a sensitive means to incorporate spatial neighborhood information in neuroimaging studies without using arbitrary thresholds. The majority of methods have applied TFCE to voxelwise data. The need to understand the relationship among multiple variables and imaging modalities has become critical. We propose a new method of applying TFCE to vertexwise statistical images as well as cortexwise (either voxel‐ or vertexwise) mediation analysis. Here we present TFCE_mediation, a toolbox that can be used for cortexwise multiple regression analysis with TFCE, and additionally cortexwise mediation using TFCE. The toolbox is open source and publicly available ( https://github.com/trislett/TFCE_mediation ). We validated TFCE_mediation in healthy controls from two independent multimodal neuroimaging samples ( N = 199 and N = 183). We found a consistent structure–function relationship between surface area and the first independent component (IC1) of the N‐back task, that white matter fractional anisotropy is strongly associated with IC1 N‐back, and that our voxel‐based results are essentially identical to FSL randomise using TFCE (all P FWE <0.05). Using cortexwise mediation, we showed that the relationship between white matter FA and IC1 N‐back is mediated by surface area in the right superior frontal cortex ( P FWE < 0.05). We also demonstrated that the same mediation model is present using vertexwise mediation ( P FWE < 0.05). In conclusion, cortexwise analysis with TFCE provides an effective analysis of multimodal neuroimaging data. Furthermore, cortexwise mediation analysis may identify or explain a mechanism that underlies an observed relationship among a predictor, intermediary, and dependent variables in which one of these variables is assessed at a whole‐brain scale. Hum Brain Mapp 38:2795–2807, 2017 . © 2017 Wiley Periodicals, Inc.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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