The lifelong nonlinear development of spatial variability of brain signals
Notice bibliographique
Résumé
The physiological information carried by brain signals is distinguished by their mean and variability. Research has indicated that both the variability of local signals and the spatial mean of the whole-brain signal (known as the global signal, GS) are sensitive to brain development. This raises the question of whether the spatial variability of the whole-brain signal, referred to as global variability (GV), could potentially serve as a more specific marker of brain development. We first established the reliability of GV and its topography (GVtopo) using data from the Human Connectome Project (HCP). Then, we examined the age-related patterns of GV and GVtopo in the Nathan Kline Institute Rockland Sample (NKI-RS; N = 968, ages ranging from 6 to 85 years) and validated these findings in an independent dataset from Southwest University (SALD; N = 492, ages ranging from 19 to 80 years). Our results demonstrated the robustness of GV and GVtopo, with intra-class correlation coefficients surpassing 0.61. Both GV and GVtopo exhibited distinct non-linear developmental trajectories, differring from those of GS and its topography. Furthermore, GV demonstrated substantial age-predictive capability, underscoring its potential as a valuable marker of brain development and its significance for future age-related research.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».