Spatially-enhanced clusterwise inference for testing and localizing intermodal correspondence
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing availability of neuroimaging data from multiple modalities-each providing a different lens through which to study brain structure or function-new techniques for comparing, integrating, and interpreting information within and across modalities have emerged. Recent developments include hypothesis tests of associations between neuroimaging modalities, which can be used to determine the statistical significance of intermodal associations either throughout the entire brain or within anatomical subregions or functional networks. While these methods provide a crucial foundation for inference on intermodal relationships, they cannot be used to answer questions about where in the brain these associations are most pronounced. In this paper, we introduce a new method, called CLEAN-R, that can be used both to test intermodal correspondence throughout the brain and also to localize this correspondence. Our method involves first adjusting for the underlying spatial autocorrelation structure within each modality before aggregating information within small clusters to construct a map of enhanced test statistics. Using structural and functional magnetic resonance imaging data from a subsample of children and adolescents from the Philadelphia Neurodevelopmental Cohort, we conduct simulations and data analyses where we illustrate the high statistical power and nominal type I error levels of our method. By constructing an interpretable map of group-level correspondence using spatially-enhanced test statistics, our method offers insights beyond those provided by earlier methods.
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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 | 0,032 | 0,166 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».