Time-resolved instantaneous functional loci estimation (TRIFLE): Estimating time-varying allocation of spatially overlapping sources in functional magnetic resonance imaging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In functional magnetic resonance imaging, multivariate proxies of functional brain networks are commonly extracted using spatial independent component analysis. The theoretical premises of spatial overlap among functional processes and the time-varying nature of functional connectivity prompt the question of how to accurately model spatially overlapping and time-varying functional sources. Well-known functional networks have previously been shown to divide into spatially overlapping and functionally distinct subprocesses termed Temporal Functional Modes (TFM) using temporal independent component analysis on the time courses obtained via spatial independent component analysis. In this model, spatial and temporal modes of organisation interact through a single mixing matrix with fixed coefficients. Here, we introduce a time-resolved version termed Time-Resolved Instantaneous Functional Loci Estimation (TRIFLE) to estimate time-varying changes in source allocation. We analytically demonstrate that the originally fixed TFM mixing matrix can be expressed as the temporal average of a time-resolved mixing matrix, which in turn can be obtained in closed form and provides instantaneous estimates of brain network reconfigurations involved in distinct temporal functional modes. We apply TRIFLE to a high-temporal resolution functional magnetic resonance imaging dataset. We demonstrate that spatial source allocation aligns with expectations based on the experimental task design and that successful and unsuccessful trials have different allocation profiles. The proposed method sheds light on the temporal evolution of brain network reconfigurations while explicitly accounting for potential neuroanatomical overlap.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».