Stability of spectral estimates in resting-state magnetoencephalography: Recommendations for minimal data duration with neuroanatomical specificity
Notice bibliographique
Résumé
The principle of resting-state paradigms is appealing and practical for collecting data from impaired patients and special populations, especially if data collection times can be minimized. To achieve this goal, researchers need to ensure estimated signal features of interest are robust. In electro- and magnetoencephalography (EEG, MEG) we are not aware of any studies of the minimal length of data required to yield a robust one-session snapshot of the frequency-spectrum derivatives that are typically used to characterize the complex dynamics of the brain's resting-state. We aimed to fill this knowledge gap by studying the stability of common spectral measures of resting-state MEG source time series obtained from large samples of single-session recordings from shared data repositories featuring different recording conditions and instrument technologies (OMEGA: N = 107; Cam-CAN: N = 50). We discovered that the rhythmic and arrhythmic spectral properties of intrinsic brain activity can be robustly estimated in most cortical regions when derived from relatively short segments of 30-s to 120-s of resting-state data, regardless of instrument technology and resting-state paradigm. Using an adapted leave-one-out approach and Bayesian analysis, we also provide evidence that the stability of spectral features over time is unaffected by age, sex, handedness, and general cognitive function. In summary, short MEG sessions are sufficient to yield robust estimates of frequency-defined brain activity during resting-state. This study may help guide future empirical designs in the field, particularly when recording times need to be minimized, such as with patient or special populations.
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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 | 0,131 | 0,440 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».