Evaluating brain parcellations using the distance controlled boundary coefficient
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One important approach to human brain mapping is to define a set of distinct regions that can be linked to unique functions. Numerous brain parcellations have been proposed, using cytoarchitectonic, structural or functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) data. The intrinsic smoothness of brain data, however, poses a problem for current methods seeking to compare different parcellations. For example, criteria that simply compare within-parcel to between-parcel similarity provide even random parcellations with a high value. Furthermore, the evaluation is biased by the spatial scale of the parcellation. To address this problem, we propose the Distance Controlled Boundary Coefficient (DCBC), an unbiased criterion to evaluate discrete parcellations. We employ this new criterion to evaluate existing parcellations of the human neocortex in their power to predict functional boundaries for an fMRI data set with many different tasks, as well as for resting-state data. We find that common anatomical parcellations do not perform better than chance, suggesting that task-based functional boundaries do not align well with sulcal landmarks. Parcellations based on resting-state fMRI data perform well; in some cases, as well as a parcellation defined on the evaluation data itself. Finally, multi-modal parcellations that combine functional and anatomical criteria perform substantially worse than those based on functional data alone, indicating that functionally homogeneous regions often span major anatomical landmarks. Overall, the DCBC advances the field of functional brain mapping by providing an unbiased metric that compares the predictive ability of different brain parcellations to define brain regions that are functionally maximally distinct.
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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 | 0,004 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».