Cerebral serotonin transporter measurements with [ <sup>11</sup> C]DASB: A review on acquisition and preprocessing across 21 PET centres
Notice bibliographique
Résumé
Positron Emission Tomography (PET) imaging has become a prominent tool to capture the spatiotemporal distribution of neurotransmitters and receptors in the brain. The outcome of a PET study can, however, potentially be obscured by suboptimal and/or inconsistent choices made in complex processing pipelines required to reach a quantitative estimate of radioligand binding. Variations in subject selection, experimental design, data acquisition, preprocessing, and statistical analysis may lead to different outcomes and neurobiological interpretations. We here review the approaches used in 105 original research articles published by 21 different PET centres, using the tracer [ 11 C]DASB for quantification of cerebral serotonin transporter binding, as an exemplary case. We highlight and quantify the impact of the remarkable variety of ways in which researchers are currently conducting their studies, while implicitly expecting generalizable results across research groups. Our review provides evidence that the foundation for a given choice of a preprocessing pipeline seems to be an overlooked aspect in modern PET neuroscience. Furthermore, we believe that a thorough testing of pipeline performance is necessary to produce reproducible research outcomes, avoiding biased results and allowing for better understanding of human brain function.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».