Benchmarking methods for mapping functional connectivity in the brain
Notice bibliographique
Résumé
The networked architecture of the brain promotes synchrony among neuronal populations and the emergence of coherent dynamics. These communication patterns can be comprehensively mapped using noninvasive functional imaging, resulting in functional connectivity (FC) networks. Despite its popularity, FC is a statistical construct and its operational definition is arbitrary. While most studies use zero-lag Pearson's correlations by default, there exist hundreds of pairwise interaction statistics in the broader scientific literature that can be used to estimate FC. How the organization of the FC matrix varies with the choice of pairwise statistic is a fundamental methodological question that affects all studies in this rapidly growing field. Here we comprehensively benchmark the topological and geometric organization, neurobiological associations, and cognitive-behavioral relevance of FC matrices computed using a large library of 239 pairwise interaction statistics. We comprehensively investigate how canonical features of FC networks vary with the choice of pairwise statistic, including (1) hub mapping, (2) weight-distance trade-offs, (3) structure-function coupling, (4) correspondence with other neurophysiological networks, (5) individual fingerprinting, and (6) brain-behavior prediction. We find substantial quantitative and qualitative variation across FC methods. Throughout, we observe that measures such as covariance (full correlation), precision (partial correlation) and distance display multiple desirable properties, including close correspondence with structural connectivity, the capacity to differentiate individuals and to predict individual differences in behavior. Using information flow decomposition, we find that differences among FC methods may arise from differential sensitivity to the underlying mechanisms of inter-regional communication, with some more sensitive to redundant and some to synergistic information flow. In summary, our report highlights the importance of tailoring a pairwise statistic to a specific neurophysiological mechanism and research question, providing a blueprint for future studies to optimize their choice of FC method.
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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 | 0,008 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».