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J-GLOBAL ID:202202284367194945   整理番号:22A0490673

グループレベルタスクfMRI結果におけるパイプライン可変性の源の分離【JST・京大機械翻訳】

Isolating the sources of pipeline-variability in group-level task-fMRI results
著者 (5件):
資料名:
巻: 43  号:ページ: 1112-1128  発行年: 2022年 
JST資料番号: W2600A  ISSN: 1065-9471  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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タスク-fMRI研究者は,分析ワークフローの各段階で選択する複数の方法論的オプションで,それらのデータを解析する方法に関して大きな柔軟性を持つ。ツールと技術の発展は,人間の脳の複雑性の理解のために,著者らの地平を広げてきたが,研究の成長体は,そのような方法論的多重性の落とし穴を浮き彫りにした。最近の研究では,解析パイプラインを走らせるために使用されるソフトウェアパッケージの選択が,タスク-fMRI調査(Bowring et al., 2019,BMN)の最終グループレベル結果にかなりの影響を与えることを見出した。ここでは,解析ソフトウェア間の最大変動が誘起されるパイプラインの段階を同定することを追求する。BMNで評価した3つのデータセットについて,解析ワークフローの一部を横断して共通処理戦略を採用し,次に,パイプラインの残りのステップを横断して3つのソフトウェアパッケージ(AFNI,FSL,SPM)からの手順を利用した。統計的マップを比較し,3つのパッケージが発散するワークフローの主要段階を分離するために,定量的方法を使用した。すべてのデータセットを通して,著者らは,パッケージ結果間の変動が,主に個々の分析段階の手ごろしいことに起因し,そして,これらの変動の源は,データセット(例えば,第1レベル信号モデルの選択は,バルーンアナログリスクタスクデータセットに対して最も影響があったが,第1レベル雑音モデルおよびグループレベルモデル)は,それぞれ,偽信念およびアンチサッカードタスクデータセットに対して,より影響が大きいことを見出した。”その変動”は,データセットを通して不均一であった(例えば,第1レベル信号モデルの選択は,それぞれ,バルーンアナログリスクタスクデータセットに対して最も影響を有した)。また,ソフトウェアパッケージの変更が最終結果における最小差を引き起こす解析ワークフローの領域を観察し,グループレベル結果が,ソフトウェアパッケージを用いて低周波fMRIドリフトをモデル化するのに殆ど影響されないことを見出した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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分子・遺伝情報処理 
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