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Enregistrement W2749058109 · doi:10.1089/brain.2017.0539

On the Origin of Individual Functional Connectivity Variability: The Role of White Matter Architecture

2017· article· en· W2749058109 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBrain Connectivity · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFunctional connectivityWhite matterNeuroscienceArchitecturePsychologyCognitive scienceGeographyMagnetic resonance imagingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fingerprint patterns derived from functional connectivity (FC) can be used to identify subjects across groups and sessions, indicating that the topology of the brain substantially differs between individuals. However, the source of FC variability inferred from resting-state functional magnetic resonance imaging remains unclear. One possibility is that these variations are related to individual differences in white matter structural connectivity (SC). However, directly comparing FC with SC is challenging given the many potential biases associated with quantifying their respective strengths. In an attempt to circumvent this, we employed a recently proposed test-retest approach that better quantifies inter-subject variability by first correcting for intra-subject nuisance variability (i.e., head motion, physiological differences in brain state, etc.) that can artificially influence FC and SC measures. Therefore, rather than directly comparing the strength of FC with SC, we asked whether brain regions with, for example, low inter-subject FC variability also exhibited low SC variability. From this, we report two main findings: First, at the whole-brain level, SC variability was significantly lower than FC variability, indicating that an individual's structural connectome is far more similar to another relative to their functional counterpart even after correcting for noise. Second, although FC and SC variability were mutually low in some brain areas (e.g., primary somatosensory cortex) and high in others (e.g., memory and language areas), the two were not significantly correlated across all cortical and sub-cortical regions. Taken together, these results indicate that even after correcting for factors that may differently affect FC and SC, the two, nonetheless, remain largely independent of one another. Further work is needed to understand the role that direct anatomical pathways play in supporting vascular-based measures of FC and to what extent these measures are dictated by anatomical connectivity.

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.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,343
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,225 · 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