Influence of Processing Pipeline on Cortical Thickness Measurement
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, replicability of neuroscientific findings, specifically those concerning correlates of morphological properties of gray matter (GM), have been subject of major scrutiny. Use of different processing pipelines and differences in their estimates of the macroscale GM may play an important role in this context. To address this issue, here, we investigated the cortical thickness estimates of three widely used pipelines. Based on analyses in two independent large-scale cohorts, we report high levels of within-pipeline reliability of the absolute cortical thickness-estimates and comparable spatial patterns of cortical thickness-estimates across all pipelines. Within each individual, absolute regional thickness differed between pipelines, indicating that in-vivo thickness measurements are only a proxy of actual thickness of the cortex, which shall only be compared within the same software package and thickness estimation technique. However, at group level, cortical thickness-estimates correlated strongly between pipelines, in most brain regions. The smallest between-pipeline correlations were observed in para-limbic areas and insula. These regions also demonstrated the highest interindividual variability and the lowest reliability of cortical thickness-estimates within each pipeline, suggesting that structural variations within these regions should be interpreted with caution.
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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 | 0,015 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».