De‐identification procedures for magnetic resonance images and the impact on structural brain measures at different ages
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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 ».