Individual Brain Charting third release, probing brain activity during Movie Watching and Retinotopic Mapping
Notice bibliographique
Résumé
The Individual Brain Charting (IBC) is a multi-task functional Magnetic Resonance Imaging dataset acquired at high spatialresolution and dedicated to the cognitive mapping of the human brain.It consists in the deep phenotyping of twelve individuals, covering a broad range of psychological domains suitable for functional-atlasing applications.Here, we present the inclusion of task data from both naturalistic stimuli and trial-based designs, to uncover structures of brain activation.We rely on the Fast Shared Response Model (FastSRM) to provide a data-driven solution for modelling naturalistic stimuli, typically containing many features.We show that data from left-out runs can be reconstructed using FastSRM, enabling the extraction of networks from the visual, auditory and language systems.We also present the topographic organization of the visual system through retinotopy.In total, six new tasks were added to IBC, wherein four trial-based retinotopic tasks contributed with a mapping of the visual field to the cortex.IBC is open access: source plus derivatives imaging data and meta-data are available in public repositories. Background & SummaryMapping cognition across the whole human brain requires the multi-dimensional analysis of the correlates of behavior corresponding to a wide range of psychological domains.This phenotyping of behavioral responses relies on brain activation maps obtained from functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI), that quantify the underlying neural correlates modulated by mental functions across tasks [1][2][3][4][5] .In order to achieve generalisation of cognitive processes, behavioural phenotyping with fMRI can be carried out through data pooling analyses, in which data from different sources, and therefore different tasks, from different participants in different studies, are aggregated.In this context, it becomes difficult to dissociate effects elicited by: (1) common functional signatures of cognitive processes (even if different tasks performed by different participants share some psychological domains); (2) withinsubject variability in task performance; (3) individual functional differences in both between-and within-task performance; and (4) different feature distributions across multiple data-acquisition sites.Inter-subject variability arising from individual functional differences has been widely recognized in neuroimaging and
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».