Challenges in predicting brain age with high-dimensional neuroimaging data: insights from quantile models and morphometricity estimation
Notice bibliographique
Résumé
Abnormal brain evolution is linked to various neurological conditions, including Autism Spectrum Disorder and Alzheimer's Disease.This anomaly can be quantified using "brain age," which identifies the age group within a healthy cohort whose brain resembles that of the individual.A significant difference between predicted brain age and chronological age suggests delayed brain development or accelerated aging.Current brain age prediction models mainly focus on the average brain age within a population, based on imaging profiles at a specific chronological age.However, little attention is given to brain age distributions and the behavior of various quantiles.Inspired by classic infant growth charts, my primary goal is to develop a comprehensive growth model for the human brain that provides predictions across multiple quantiles.Such a model would enhance our ability to quantify deviations in an individual's brain development from the normal distribution.Given the complexity of structural brain imaging data, flexible machine learning models are necessary.My research highlights a lack of suitable methods for validating and evaluating these complex models, addressing two key shortcomings in my thesis.First, I explore the proportion of phenotypic variance explained by features, often used as a benchmark for the maximum achievable prediction accuracy of statistical models.This proportion, known as "morphometricity" in brain morphology, is typically estimated using linear mixed-effects models.Through extensive simulations, I show that choices of hyperparameters(e.g.kernel and bandwidth) significantly impact morphometricity estimates.Conventional likelihood-based model selection methods tend to favor i Dr. Celia Greenwood and Dr. Jean-Baptiste Poline.Your invaluable insights, unwavering patience, and encouragement have been instrumental in shaping my research and guiding me through the challenges of this project.I am grateful for the freedom you allowed me to explore my own ideas, and for your unwavering belief in my work.
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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 | 0,013 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».