An open access resource for marmoset neuroscientific apparatus
Notice bibliographique
Résumé
) for neuroscientific inquiry has grown precipitously over the past two decades. Despite windfalls of grant support from funding initiatives in North America, Europe, and Asia to model human brain diseases in the marmoset, marmoset-specific apparatus are of sparse availability from commercial vendors and thus are often developed and reside within individual laboratories. Through our collective research efforts, we have designed and vetted myriad designs for awake or anesthetized magnetic resonance imaging (MRI), positron emission tomography (PET), computed tomography (CT), as well as focused ultrasound (FUS), electrophysiology, optical imaging, surgery, and behavior in marmosets across the age-span. This resource makes these designs openly available, reducing the burden of de novo development across the marmoset field. The computer-aided-design (CAD) files are publicly available through the Marmoset Brain Connectome (MBC) resource (https://www.marmosetbrainconnectome.org/apparatus/) and include dozens of downloadable CAD assemblies, software and online calculators for marmoset neuroscience. In addition, we make available a variety of vetted touchscreen and task-based fMRI code and stimuli. Here, we highlight the online interface and the development and validation of a few yet unpublished resources: software to automatically extract the head morphology of a marmoset from a CT and produce a 3D printable helmet for awake neuroimaging, and the design and validation of 8-channel and 14-channel receive arrays for imaging deep structures during anatomical and functional MRI.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,422 | 0,261 |
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 ».