Brain decoding of the Human Connectome Project Tasks in a Dense Individual fMRI Dataset.
Notice bibliographique
Résumé
Brain decoding aims to infer cognitive states from patterns of brain activity. Substantialinter-individual variations in functional brain organization challenge accurate decodingperformed at the group level. In this paper, we tested whether accurate brain decodingmodels can be trained entirely at the individual level. We trained several classifiers ona dense individual functional magnetic resonance imaging (fMRI) dataset for which sixparticipants completed the entire Human Connectome Project (HCP) task battery >13times over ten separate fMRI sessions. We evaluated nine decoding methods, fromSupport Vector Machines (SVM) and Multi-Layer Perceptron (MLP) to GraphConvolutional Neural Networks (GCN). All decoders were trained to classify singlefMRI volumes into 21 experimental conditions simultaneously, using ~7h of fMRI dataper participant. The best prediction accuracies were achieved with GCN and MLPmodels, whose performance (57-67% accuracy) approached state-of-the-art accuracy(76%) with models trained at the group level on >1k hours of data from the originalHCP sample. Our SVM model also performed very well (54-62% accuracy). Featureimportance maps derived from MLP —our best-performing model— revealedinformative features in regions relevant to particular cognitive domains, notably in themotor cortex. We also observed that inter-subject classification achieved substantiallylower accuracy than subject-specific models, indicating that our decoders learnedindividual-specific features. This work demonstrates that densely-sampledneuroimaging datasets can be used to train accurate brain decoding models at theindividual level. We expect this work to become a useful benchmark for techniques thatimprove model generalization across multiple subjects and acquisition conditions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».