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Enregistrement W3162628709 · doi:10.1002/hbm.25459

De‐identification procedures for magnetic resonance images and the impact on structural brain measures at different ages

2021· article· en· W3162628709 sur OpenAlexfundno aff
Elizabeth E.L. Buimer, Hugo G. Schnack, Yaron Caspi, Neeltje E.M. van Haren, Mikhail Milchenko, Pascal Pas, Hilleke E. Hulshoff Pol, Rachel M. Brouwer

Notice bibliographique

RevueHuman Brain Mapping · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorman Cousins Center for PsychoneuroimmunologyNational Institute on AgingNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchGE HealthcareGenentechNational Institutes of HealthTakeda Pharmaceutical CompanyIXICOH. Lundbeck A/SServierEisaiNorthern California Institute for Research and EducationAlzheimer's AssociationFujirebio USPfizerBiogenBioClinicaF. Hoffmann-La RocheNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekUniversity of Southern CaliforniaNovartis Pharmaceuticals CorporationU.S. Department of DefenseEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbMerckAlzheimer's Drug Discovery FoundationAbbVieFoundation for the National Institutes of HealthMeso Scale Diagnostics
Mots-clésVoxelIntraclass correlationPsychologyBrain sizeMagnetic resonance imagingNeuroimagingAudiologyMedicineNeuroscienceDevelopmental psychologyRadiologyPsychometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface rendering of MRI brain scans may lead to identification of the participant through facial characteristics. In this study, we evaluate three methods that overwrite voxels containing privacy-sensitive information: Face Masking, FreeSurfer defacing, and FSL defacing. We included structural T1-weighted MRI scans of children, young adults and older adults. For the young adults, test-retest data were included with a 1-week interval. The effects of the de-identification methods were quantified using different statistics to capture random variation and systematic noise in measures obtained through the FreeSurfer processing pipeline. Face Masking and FSL defacing impacted brain voxels in some scans especially in younger participants. FreeSurfer defacing left brain tissue intact in all cases. FSL defacing and FreeSurfer defacing preserved identifiable characteristics around the eyes or mouth in some scans. For all de-identification methods regional brain measures of subcortical volume, cortical volume, cortical surface area, and cortical thickness were on average highly replicable when derived from original versus de-identified scans with average regional correlations >.90 for children, young adults, and older adults. Small systematic biases were found that incidentally resulted in significantly different brain measures after de-identification, depending on the studied subsample, de-identification method, and brain metric. In young adults, test-retest intraclass correlation coefficients (ICCs) were comparable for original scans and de-identified scans with average regional ICCs >.90 for (sub)cortical volume and cortical surface area and ICCs >.80 for cortical thickness. We conclude that apparent visual differences between de-identification methods minimally impact reliability of brain measures, although small systematic biases can occur.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,303 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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