論文の概要: NeuroQuery: comprehensive meta-analysis of human brain mapping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09261v1
- Date: Fri, 21 Feb 2020 13:13:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-30 01:36:13.913751
- Title: NeuroQuery: comprehensive meta-analysis of human brain mapping
- Title（参考訳）: NeuroQuery:ヒト脳マッピングの総合的メタ分析
- Authors: J\'er\^ome Dock\`es (Inria), Russell Poldrack, Romain Primet (Inria),
Hande G\"oz\"ukan (Inria), Tal Yarkoni (University of Texas), Fabian
Suchanek, Bertrand Thirion (Inria), Ga\"el Varoquaux (Inria)
- Abstract要約: 既存のメタ分析は、頻繁に発生する単一の用語にのみ取り組む。
我々は推論よりも予測に焦点を当てた新しいパラダイムを提案する。
我々は、13の459の神経画像出版物にまたがる7つの547の神経科学用語の関係と神経相関を捉えている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.510062728905424
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Reaching a global view of brain organization requires assembling evidence on
widely different mental processes and mechanisms. The variety of human
neuroscience concepts and terminology poses a fundamental challenge to relating
brain imaging results across the scientific literature. Existing meta-analysis
methods perform statistical tests on sets of publications associated with a
particular concept. Thus, large-scale meta-analyses only tackle single terms
that occur frequently. We propose a new paradigm, focusing on prediction rather
than inference. Our multivariate model predicts the spatial distribution of
neurological observations, given text describing an experiment, cognitive
process, or disease. This approach handles text of arbitrary length and terms
that are too rare for standard meta-analysis. We capture the relationships and
neural correlates of 7 547 neuroscience terms across 13 459 neuroimaging
publications. The resulting meta-analytic tool, neuroquery.org, can ground
hypothesis generation and data-analysis priors on a comprehensive view of
published findings on the brain.
- Abstract（参考訳）: 脳組織をグローバルに見るためには、幅広い異なる精神過程とメカニズムに関する証拠を組み立てる必要がある。
人間の神経科学の概念や用語の多様性は、科学文献全体にわたる脳画像結果の関連付けに根本的な課題をもたらす。
既存のメタ分析手法は、特定の概念に関連する出版物の集合に関する統計的検査を行う。
したがって、大規模なメタ分析は頻繁に起こる単一の用語にのみ取り組む。
我々は推論よりも予測に焦点を当てた新しいパラダイムを提案する。
多変量モデルでは、実験、認知過程、疾患を記述したテキストから、神経学的観察の空間分布を予測する。
このアプローチは、標準のメタ分析には稀すぎる、任意の長さと項のテキストを扱う。
我々は、13459の神経画像出版物における7つの547の神経科学用語の関係と神経相関を捉えた。
得られたメタアナリシスツールであるNeuroquery.orgは、脳で公開された発見の総合的な見解に基づいて仮説生成とデータ分析の先行を構築できる。
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