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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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Verfasst von:Ge, Ruiyang [VerfasserIn]   i
 Yu, Yuetong [VerfasserIn]   i
 Qi, Yi Xuan [VerfasserIn]   i
 Fan, Yu-nan [VerfasserIn]   i
 Chen, Shiyu [VerfasserIn]   i
 Gao, Chuntong [VerfasserIn]   i
 Haas, Shalaila S. [VerfasserIn]   i
 New, Faye [VerfasserIn]   i
 Boomsma, Dorret [VerfasserIn]   i
 Brodaty, Henry [VerfasserIn]   i
 Brouwer, Rachel M. [VerfasserIn]   i
 Buckner, Randy [VerfasserIn]   i
 Caseras, Xavier [VerfasserIn]   i
 Crivello, Fabrice [VerfasserIn]   i
 Crone, Eveline [VerfasserIn]   i
 Erk, Susanne [VerfasserIn]   i
 Fisher, Simon E. [VerfasserIn]   i
 Franke, Barbara [VerfasserIn]   i
 Glahn, David C. [VerfasserIn]   i
 Dannlowski, Udo [VerfasserIn]   i
 Grotegerd, Dominik [VerfasserIn]   i
 Gruber, Oliver [VerfasserIn]   i
 Hulshoff Pol, Hilleke [VerfasserIn]   i
 Schumann, Gunter [VerfasserIn]   i
 Ktamnes, Christian [VerfasserIn]   i
 Walter, Henrik [VerfasserIn]   i
 Wierenga, Lara [VerfasserIn]   i
 Jahanshad, Neda [VerfasserIn]   i
 Thompson, Paul M. [VerfasserIn]   i
 Frangou, Sophia [VerfasserIn]   i
Titel:Normative modelling of brain morphometry across the lifespan with CentileBrain
Titelzusatz:algorithm benchmarking and model optimisation
Verf.angabe:Ruiyang Ge, Yuetong Yu, Yi Xuan Qi, Yu-nan Fan, Shiyu Chen, Chuntong Gao, Shalaila S. Haas, Faye New, Dorret Boomsma, Henry Brodaty, Rachel M. Brouwer, Randy Buckner, Xavier Caseras, Fabrice Crivello, Eveline A. Crone, Susanne Erk, Simon E. Fisher, Barbara Franke, David C. Glahn, Udo Dannlowski, Dominik Grotegerd, Oliver Gruber, Hilleke E. Hulshoff Pol, Gunter Schumann, Christian Ktamnes, Henrik Walter, Lara M. Wierenga, Neda Jahanshad, Paul M. Thompson, Sophia Frangou, , ENIGMA Lifespan Working Group*
E-Jahr:2024
Jahr:March 2023
Umfang:11 S.
Illustrationen:Diagramme
Fussnoten:Gesehen am 21.10.2024
Titel Quelle:Enthalten in: The lancet. Digital health
Ort Quelle:London : The Lancet, 2019
Jahr Quelle:2024
Band/Heft Quelle:6(2024), 3 vom: März, Seite e211-e221
ISSN Quelle:2589-7500
Abstract:The value of normative models in research and clinical practice relies on their robustness and a systematic comparison of different modelling algorithms and parameters; however, this has not been done to date. We aimed to identify the optimal approach for normative modelling of brain morphometric data through systematic empirical benchmarking, by quantifying the accuracy of different algorithms and identifying parameters that optimised model performance. We developed this framework with regional morphometric data from 37 407 healthy individuals (53% female and 47% male; aged 3-90 years) from 87 datasets from Europe, Australia, the USA, South Africa, and east Asia following a comparative evaluation of eight algorithms and multiple covariate combinations pertaining to image acquisition and quality, parcellation software versions, global neuroimaging measures, and longitudinal stability. The multivariate fractional polynomial regression (MFPR) emerged as the preferred algorithm, optimised with non -linear polynomials for age and linear effects of global measures as covariates. The MFPR models showed excellent accuracy across the lifespan and within distinct age-bins and longitudinal stability over a 2-year period. The performance of all MFPR models plateaued at sample sizes exceeding 3000 study participants. This model can inform about the biological and behavioural implications of deviations from typical age-related neuroanatomical changes and support future study designs. The model and scripts described here are freely available through CentileBrain.
DOI:doi:10.1016/S2589-7500(23)00250-9
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext: https://doi.org/10.1016/S2589-7500(23)00250-9
 DOI: https://doi.org/10.1016/S2589-7500(23)00250-9
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
K10plus-PPN:1906296111
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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