Normative Modeling of Brain Morphometry Across the Lifespan Using CentileBrain: Algorithm Benchmarking and Model Optimization
Notice bibliographique
Résumé
We present an empirically benchmarked framework for sex-specific normative modeling of brain morphometry that can inform about the biological and behavioral significance of deviations from typical age-related neuroanatomical changes and support future study designs. This framework was developed using regional morphometric data from 37,407 healthy individuals (53% female; aged 3-90 years) following a comparative evaluation of eight algorithms and multiple covariate combinations pertaining to image acquisition and quality, parcellation software versions, global neuroimaging measures, and longitudinal stability. The Multivariate Factorial Polynomial Regression (MFPR) emerged as the preferred algorithm optimized using nonlinear polynomials for age and linear effects of global measures as covariates. The MFPR models showed excellent accuracy across the lifespan and within distinct age-bins, and longitudinal stability over a 2-year period. The performance of all MFPR models plateaued at sample sizes exceeding 3,000 study participants. The model and scripts described here are freely available through CentileBrain (https://centilebrain.org/).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».