Normative modelling of brain morphometry across the lifespan with CentileBrain: algorithm benchmarking and model optimisation
Notice bibliographique
Résumé
The value of normative models in research and clinical practice relies on their robustness and a systematic comparison of different modelling algorithms and parameters; however, this has not been done to date. We aimed to identify the optimal approach for normative modelling of brain morphometric data through systematic empirical benchmarking, by quantifying the accuracy of different algorithms and identifying parameters that optimised model performance. We developed this framework with regional morphometric data from 37 407 healthy individuals (53% female and 47% male; aged 3-90 years) from 87 datasets from Europe, Australia, the USA, South Africa, and east Asia 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 fractional polynomial regression (MFPR) emerged as the preferred algorithm, optimised with non-linear 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 3000 study participants. This model can inform about the biological and behavioural implications of deviations from typical age-related neuroanatomical changes and support future study designs. The model and scripts described here are freely available through CentileBrain.
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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 | 0,012 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».