MEG, myself, and I: individual identification from neurophysiological brain activity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large, openly available datasets and current analytic tools promise the emergence of population neuroscience. The considerable diversity in personality traits and behaviour between individuals is reflected in the statistical variability of neural data collected in such repositories. This amount of variability challenges the sensitivity and specificity of analysis methods to capture the personal characteristics of a putative neural portrait. Recent studies with functional magnetic resonance imaging (fMRI) have concluded that patterns of resting-state functional connectivity can both successfully identify individuals within a cohort and predict some individual traits, yielding the notion of a neural fingerprint . Here, we aimed to clarify the neurophysiological foundations of individual differentiation from features of the rich and complex dynamics of resting-state brain activity using magnetoencephalography (MEG) in 158 participants. Akin to fMRI approaches, neurophysiological functional connectomes enabled the identification of individuals, with identifiability rates similar to fMRI’s. We also show that individual identification was equally successful from simpler measures of the spatial distribution of neurophysiological spectral signal power. Our data further indicate that identifiability can be achieved from brain recordings as short as 30 seconds, and that it is robust over time: individuals remain identifiable from recordings performed weeks after their baseline reference data was collected. Based on these results, we can anticipate a vast range of further research and practical applications of individual differentiation from neural electrophysiology in personalized, clinical, and basic neuroscience.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».