Longer scans boost prediction and cut costs in brain-wide association studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A pervasive dilemma in brain-wide association studies (BWAS) is whether to prioritize functional MRI (fMRI) scan time or sample size. We derive a theoretical model showing that individual-level phenotypic prediction accuracy increases with sample size and total scan duration (sample size × scan time per participant). The model explains empirical prediction accuracies extremely well across 76 phenotypes from nine resting-fMRI and task-fMRI datasets (R 2 = 0.89), spanning a wide range of scanners, acquisitions, racial groups, disorders and ages. For scans ≤20 mins, prediction accuracy increases linearly with the logarithm of total scan duration, suggesting interchangeability of sample size and scan time. However, sample size is ultimately more important than scan time in determining prediction accuracy. Nevertheless, when accounting for overhead costs associated with each participant (e.g., recruitment costs), to boost prediction accuracy, longer scans can yield substantial cost savings over larger sample size. To achieve high prediction performance, 10-min scans are highly cost inefficient. In most scenarios, the optimal scan time is ≥20 mins. On average, 30-min scans are the most cost-effective, yielding 22% cost savings over 10-min scans. Overshooting is cheaper than undershooting the optimal scan time, so we recommend aiming for ≥30 mins. Compared with resting-state whole-brain BWAS, the most cost-effective scan time is shorter for task-fMRI and longer for subcortical-cortical BWAS. Standard power calculations maximize sample size at the expense of scan time. Our study demonstrates that optimizing both sample size and scan time can boost prediction power while cutting costs. Our empirically informed reference is available for future study planning: WEB_APPLICATION_LINK
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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 | 0,088 | 0,295 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».