The relationship between brain‐age association and prediction: The impact of parameter selection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Association and prediction studies of brain age target the relationships between neuroanatomical changes across lifespan and behavioural or pathological phenotypes. However, the relationship between the two analyses has not been directly examined. Here we use brain resels (i.e. resolution elements) (Worsley et al. 1996) to directly compare age association and brain‐age prediction as a function of cortical thickness smoothing and parcellation parameters. Method Data included 608 healthy subjects (Age = 53.5218.07; Age range = 18‐88, 308 Female subjects) subjects with T1‐weighted MRI from the Cambridge Centre for Ageing and Neuroscience (https://www.cam‐can.org/index.php?content=dataset). CIVET pipeline (http://www.bic.mni.mcgill.ca/ServicesSoftware/CIVET) was used to extract cortical surfaces and calculate cortical thickness across the brain. We used 6 different diffusion based smoothing kernels (0, 5, 10, 20, 30, and 40 mm) and 5 different parcellation levels: 100, 200, 400, and 1000 parcels from Schaefer et al., 2018 multi‐level functional parcellation atlas as well as the entire cortex. For each level of smoothing and parcellation, age‐related correlations were calculated. Brain age was predicted using a linear regression model with 10‐fold cross validation, with principal components of cortical thickness data as predictors. To directly compare the correlation and prediction results, we calculated the brain resels for each smoothing parcellation parameter. Result Figure 1.A shows the correlation patterns across the brain as a function of smoothing and parcellation. Figure 2 shows age prediction error as a function of smoothing kernel, parcellation level, and number of principal components included. Larger smoothing kernels and brain parcels result in higher correlation values (Figure 1.B), but lower prediction accuracy (Figure 2). Figures 3.A and 3.B show mean age‐correlation value and age‐prediction error as a function of number of resels. Conclusion Our results demonstrate an opposite relationship between brain‐age association values and brain‐age prediction accuracy, and quantify how smoothing and parcellation parameters affect each of these analyses. These results highlight the importance of parameter selection for each analysis type and how they might affect the final results, and have significant implications for brain aging studies.
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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 | 0,073 | 0,165 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».