Brain charts for the human lifespan
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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 découle
Résumé
Abstract Over the past few decades, neuroimaging has become a ubiquitous tool in basic research and clinical studies of the human brain. However, no reference standards currently exist to quantify individual differences in neuroimaging metrics over time, in contrast to growth charts for anthropometric traits such as height and weight 1 . Here we assemble an interactive open resource to benchmark brain morphology derived from any current or future sample of MRI data ( http://www.brainchart.io/ ). With the goal of basing these reference charts on the largest and most inclusive dataset available, acknowledging limitations due to known biases of MRI studies relative to the diversity of the global population, we aggregated 123,984 MRI scans, across more than 100 primary studies, from 101,457 human participants between 115 days post-conception to 100 years of age. MRI metrics were quantified by centile scores, relative to non-linear trajectories 2 of brain structural changes, and rates of change, over the lifespan. Brain charts identified previously unreported neurodevelopmental milestones 3 , showed high stability of individuals across longitudinal assessments, and demonstrated robustness to technical and methodological differences between primary studies. Centile scores showed increased heritability compared with non-centiled MRI phenotypes, and provided a standardized measure of atypical brain structure that revealed patterns of neuroanatomical variation across neurological and psychiatric disorders. In summary, brain charts are an essential step towards robust quantification of individual variation benchmarked to normative trajectories in multiple, commonly used neuroimaging phenotypes.
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La notice
- Revue
- Nature
- Thématique
- Health, Environment, Cognitive Aging
- Domaine
- Environmental Science
- Établissements canadiens
- McGill University Health CentreUniversité de MontréalWestern UniversityHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoMontreal Neurological Institute and HospitalDouglas Mental Health University InstituteMcGill UniversityCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineQueen's UniversityHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital
- Organismes subventionnaires
- Biotechnology and Biological Sciences Research CouncilNational Institute of Mental HealthMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute on AgingUK Research and InnovationEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentMQ: Transforming Mental HealthNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringWellcome Trust
- Mots-clés
- BiologyNeuroscienceComputational biologyComputer science
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui