論文の概要: Uncovering communities of pipelines in the task-fMRI analytical space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06231v4
• Date: Thu, 14 Nov 2024 09:54:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:22:22.094625
• Title: Uncovering communities of pipelines in the task-fMRI analytical space
• Title（参考訳）: タスクfMRI解析空間におけるパイプライン群集の探索
• Authors: Elodie Germani, Elisa Fromont, Camille Maumet,
• Abstract要約: 同様の結果、特に特定のパラメータを共有するパイプラインのサブセットがあることが示されています。 これらのパイプライン・ツー・ピペリンパターンは参加者のグループ間で安定しているが、異なるタスクをまたぐものではない。 コミュニティ間の差異を可視化することにより、パイプライン空間は主に脳の活性化領域の大きさによって駆動されることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9217021281095907
• License:
• Abstract: Analytical workflows in functional magnetic resonance imaging are highly flexible with limited best practices as to how to choose a pipeline. While it has been shown that the use of different pipelines might lead to different results, there is still a lack of understanding of the factors that drive these differences and of the stability of these differences across contexts. We use community detection algorithms to explore the pipeline space and assess the stability of pipeline relationships across different contexts. We show that there are subsets of pipelines that give similar results, especially those sharing specific parameters (e.g. number of motion regressors, software packages, etc.). Those pipeline-to-pipeline patterns are stable across groups of participants but not across different tasks. By visualizing the differences between communities, we show that the pipeline space is mainly driven by the size of the activation area in the brain and the scale of statistic values in statistic maps.
• Abstract（参考訳）: 機能的磁気共鳴イメージングにおける解析的ワークフローは、パイプラインの選択方法に関する限られたベストプラクティスで非常に柔軟である。 異なるパイプラインを使用することで異なる結果がもたらされることが示されているが、これらの違いを駆動する要因や、コンテキスト間の差異の安定性についてはまだ理解されていない。 コミュニティ検出アルゴリズムを使用して、パイプライン空間を探索し、さまざまなコンテキストにわたるパイプライン関係の安定性を評価します。 特に、特定のパラメータ(例えば、モーションレグレッタの数、ソフトウェアパッケージなど)を共有するパイプラインには、同様の結果をもたらすサブセットがあることが示されています。 これらのパイプライン・ツー・ピペリンパターンは参加者のグループ間で安定しているが、異なるタスクをまたぐものではない。 コミュニティ間の差異を可視化することにより,脳内の活性化領域の大きさと統計地図における統計値のスケールによって,パイプライン空間が駆動されることを示す。

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