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A model-based approach to assess reproducibility for large-scale high-throughput MRI-based studies
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IMAGEN Consortium (Including: Jiao, Zeyu, Lai, Yinglei, Kang, Jujiao, Gong, Weikang, Ma, Liang, Jia, Tianye, Xie, Chao, Xiang, Shitong, Cheng, Wei, Heinz, Andreas, Desrivières, Sylvane, Schumann, Gunter, Sun, Fengzhu and Feng, Jianfeng). (2022) A model-based approach to assess reproducibility for large-scale high-throughput MRI-based studies. NeuroImage, 255 . 119166. doi:10.1016/j.neuroimage.2022.119166 ISSN 1053-8119.
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Official URL: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2022.119166
Abstract
Magnetic Resonance Imaging (MRI) technology has been increasingly used in neuroscience studies. Reproducibility of statistically significant findings generated by MRI-based studies, especially association studies (phenotype vs. MRI metric) and task-induced brain activation, has been recently heavily debated. However, most currently available reproducibility measures depend on thresholds for the test statistics and cannot be use to evaluate overall study reproducibility. It is also crucial to elucidate the relationship between overall study reproducibility and sample size in an experimental design. In this study, we proposed a model-based reproducibility index to quantify reproducibility which could be used in large-scale high-throughput MRI-based studies including both association studies and task-induced brain activation. We performed the model-based reproducibility assessments for a few association studies and task-induced brain activation by using several recent large sMRI/fMRI databases. For large sample size association studies between brain structure/function features and some basic physiological phenotypes (i.e. Sex, BMI), we demonstrated that the model-based reproducibility of these studies is more than 0.99. For MID task activation, similar results could be observed. Furthermore, we proposed a model-based analytical tool to evaluate minimal sample size for the purpose of achieving a desirable model-based reproducibility. Additionally, we evaluated the model-based reproducibility of gray matter volume (GMV) changes for UK Biobank (UKB) vs. Parkinson Progression Marker Initiative (PPMI) and UK Biobank (UKB) vs. Human Connectome Project (HCP). We demonstrated that both sample size and study-specific experimental factors play important roles in the model-based reproducibility assessments for different experiments. In summary, a systematic assessment of reproducibility is fundamental and important in the current large-scale high-throughput MRI-based studies.
| Item Type: | Journal Article | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| Subjects: | Q Science > Q Science (General) R Medicine > RC Internal medicine |
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| Divisions: | Faculty of Science, Engineering and Medicine > Science > Computer Science | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| SWORD Depositor: | Library Publications Router | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Library of Congress Subject Headings (LCSH): | Reproducible research, Magnetic resonance imaging -- Research | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Journal or Publication Title: | NeuroImage | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Publisher: | Elsevier | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| ISSN: | 1053-8119 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Official Date: | 15 July 2022 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Dates: |
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| Volume: | 255 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Article Number: | 119166 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| DOI: | 10.1016/j.neuroimage.2022.119166 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Status: | Peer Reviewed | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Publication Status: | Published | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Access rights to Published version: | Open Access (Creative Commons) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Date of first compliant deposit: | 6 May 2022 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Date of first compliant Open Access: | 6 May 2022 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| RIOXX Funder/Project Grant: |
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