fMRIflows: A Consortium of Fully Automatic Univariate and Multivariate fMRI Processing Pipelines
Notice bibliographique
Résumé
How functional magnetic resonance imaging (fMRI) data are analyzed depends on the researcher and the toolbox used. It is not uncommon that the processing pipeline is rewritten for each new dataset. Consequently, code transparency, quality control and objective analysis pipelines are important for improving reproducibility in neuroimaging studies. Toolboxes, such as Nipype and fMRIPrep, have documented the need for and interest in automated pre-processing analysis pipelines. Recent developments in data-driven models combined with high resolution neuroimaging dataset have strengthened the need not only for a standardized preprocessing workflow, but also for a reliable and comparable statistical pipeline. Here, we introduce fMRIflows: a consortium of fully automatic neuroimaging pipelines for fMRI analysis, which performs standard preprocessing, as well as 1st- and 2nd-level univariate and multivariate analyses. In addition to the standardized pre-processing pipelines, fMRIflows provides flexible temporal and spatial filtering to account for datasets with increasingly high temporal resolution and to help appropriately prepare data for advanced machine learning analyses, improving signal decoding accuracy and reliability. This paper first describes fMRIflows' structure and functionality, then explains its infrastructure and access, and lastly validates the toolbox by comparing it to other neuroimaging processing pipelines such as fMRIPrep, FSL and SPM. This validation was performed on three datasets with varying temporal sampling and acquisition parameters to prove its flexibility and robustness. fMRIflows is a fully automatic fMRI processing pipeline which uniquely offers univariate and multivariate single-subject and group analyses as well as pre-processing.
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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 | 0,013 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,023 |
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 ».