Assessment of the Role of Connection Length on Methodological Variance in Dynamic Functional Connections
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic functional connectivity (dFC) is the study of changes in the brain’s functional organization over time. dFC has been a growing field of research due to its importance in understanding cognitive processes and its potential applications as a biomarker for neurodegenerative diseases. However, the choice of dFC assessment methodology has been found to significantly impact dFC results, putting into question the reliability of the findings using these methods. Considering recent studies revealing the impact of structural connectivity on functional connectivity, we speculated that connection length, as a structural aspect, may indirectly influence dFC magnitudes and variability. We examined the impact that connection length had on dFC variability across methods. Furthermore, these connections were inspected according to whether they are intra- or inter- brain networks (i.e., the connection is between two regions that belong to the same or different brain network). We conducted our analysis in Python using resting-state functional MRI data of 395 subjects taken from the Human Connectome Project and evaluated them using seven well-known dFC assessment methodologies. The study revealed that longer connections lead to greater variation in dFC over methods for both intra- and inter-network connections. Interestingly, short inter-network connections show increased dFC variance across methods. Current limitations of this study include using Euclidean distance as a measure of connection length and assuming functional connections are independent in parametric statistical analyses. Our investigation is a step toward understanding the factors influencing the observed inconsistency in dFC pattern estimation obtained from different methodologies.
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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 | 0,051 | 0,241 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».