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Enregistrement W3125928972 · doi:10.1101/2021.01.25.428063

NOMIS: Quantifying morphometric deviations from normality over the lifetime of the adult human brain

2021· preprint· en· W3125928972 sur OpenAlexafffund
Olivier Potvin, Louis Dieumegarde, Simon Duchesne

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute of Mental HealthSanofi GenzymeGenentechFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Institutes of HealthIXICOH. Lundbeck A/SServierFok Ying Tung Education FoundationSouthwest UniversityEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Science Foundation of ChongqingEisaiNational Natural Science Foundation of ChinaPfizerBiogenBioClinicaChild Mind InstituteUniversity of Southern CaliforniaChongqing Postdoctoral Science FoundationNorthern California Institute for Research and EducationUniversity of Texas at San AntonioChina Postdoctoral Science FoundationNational Center for Research ResourcesF. Hoffmann-La RocheStavros Niarchos FoundationFoundation for the National Institutes of HealthLeon Levy FoundationNovartis Pharmaceuticals CorporationU.S. Department of DefenseEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMeso Scale DiagnosticsSanofiAlzheimer's Association
Mots-clésNormalityNormativePipeline (software)Standard deviationQuality (philosophy)Human brainStatisticsSample (material)PsychologyArtificial intelligenceComputer scienceMathematicsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present NOMIS ( https://github.com/medicslab/NOMIS ), a comprehensive open MRI tool to assess morphometric deviation from normality in the adult human brain. Based on MR anatomical images from 6,909 cognitively healthy individuals aged 18-100 years, we modeled 1,344 measures computed using the open access FreeSurfer pipeline, considering account personal characteristics (age, sex, intracranial volume) and image quality (resolution, contrast-to-noise ratio and surface reconstruction defect holes), and providing expected values for any new individual. Then, for each measure, the NOMIS tool was built to generate Z-score effect sizes denoting the extent of deviation from the normative sample. Depending on the user need, NOMIS offers four versions of Z-score adjusted on different sets of variables. While all versions consider head size and image quality, they can also incorporate age and/or sex, thereby facilitating multi-site neuromorphometric research across adulthood.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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