Surface-Based Connectivity Integration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There has been increasing interest in jointly studying structural connectivity (SC) and functional connectivity (FC) derived from diffusion and functional MRI. However, several fundamental problems are still not well considered when conducting such connectome integration analyses, e.g., “Which structure (e.g., gray matter, white matter, white surface or pial surface) should be used for defining SC and FC and exploring their relationships”, “Which brain parcellation should be used”, and “How do the SC and FC correlate with each other and how do such correlations vary in different locations of the brain?”. In this work, we develop a new framework called surface-based connectivity integration (SBCI) to facilitate the integrative analysis of SC and FC with a re-thinking of these problems. We propose to use the white surface (the interface of white matter and gray matter) to build both SC and FC since diffusion signals are in the white matter while functional signals are more present in the gray matter. SBCI also represents both SC and FC in a continuous manner at very high spatial resolution on the white surface, avoiding the need of pre-specified atlases which may bias the comparison of SC and FC. Using data from the Human Connectome Project, we show that SBCI can create reproducible, high quality SC and FC, in addition to three novel imaging biomarkers reflective of the similarity between SC and FC throughout the brain, called global, local, and discrete SC-FC coupling . Further, we demonstrate the usefulness of these biomarkers in finding group effects due to biological sex throughout the brain.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».