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Transdisciplinary method for exploration and visualization of neuroimaging papers and databases: Application to PTSD - 14/07/24

Méthode transdisciplinaire d’exploration et de visualisation d’articles et de bases de données de neuroimagerie : application au stress post-traumatique

Doi : 10.1016/j.amp.2024.06.003 
Salma Mesmoudi a, b, , Fanny Dégeilh c, d, e, f, Waldo Cancino g, Mathieu Rodic b, Denis Peschanski a, h, Francis Eustache a, b, c, d
a CESSP UMR 8209, université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, Paris, France 
b Institut des Systèmes Complexes (ISC-PIF), Paris, France 
c Inserm, U1077, Caen, France 
d UMR-S1077, université de Caen-Normandie, Caen, France 
e UMR-S1077, École pratique des hautes études, Caen, France 
f UMR-S1077, CHU de Caen, Caen, France 
g Institut national de recherche en informatique et en automatique (Inria), Paris, France 
h CNRS, Paris, France 

Corresponding author. ISC-PIS, université de Paris 1 Panthéon-Sorbonne, 113, rue Nationale, 75013 Paris, France.ISC-PIS, université de Paris 1 Panthéon-Sorbonne113, rue NationaleParis75013France
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Sunday 14 July 2024

Abstract

A major improvement in MRI techniques has led to an exponential increase in data acquisition and, consequently, in the number of published articles reporting brain impairments and cognitive deficits underlying a disorder. Meta-analysis offers a means of synthesizing the available literature, testing existing models in the light of scientific advances, and revealing unexpected information. However, article selection, author specialization and top-down hypotheses can mask some results and introduce bias into interpretations. LinkRdata is a platform for automated, data-driven, meta-analytical methods suitable for processing large numbers of MRI articles, that can reduce selection and interpretation biases, thereby allowing scientists to review neurocognitive correlates of disorders in relation to their own corpus of articles. To validate our method, we applied it to fMRI studies of post-traumatic stress disorder. Results confirmed LinkRdata's power to uncover findings hidden by the top-down hypothesis approach.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Résumé

Une amélioration majeure des techniques d’IRM a conduit à une augmentation exponentielle de l’acquisition de données et, par conséquent, du nombre d’articles publiés rapportant des altérations cérébrales et des déficits cognitifs liés à un trouble. La méta-analyse offre un moyen de synthétiser la littérature disponible, de tester les modèles existants à la lumière des avancées scientifiques, et de révéler des informations inattendues. Cependant, la sélection des articles, la spécialisation des auteurs et les hypothèses descendantes peuvent masquer certains résultats et introduire des biais dans les interprétations. LinkRdata est une plateforme de méthodes méta-analytiques automatisées et basées sur les données, adaptée au traitement d’un grand nombre d’articles d’IRM, qui peut réduire les biais de sélection et d’interprétation, permettant ainsi aux chercheurs de passer en revue les corrélats neurocognitifs des troubles en relation avec leur propre corpus d’articles. Pour valider notre méthode, nous l’avons appliquée à des études d’IRMf sur le trouble de stress post-traumatique. Les résultats ont confirmé la capacité de LinkRdata à mettre en évidence des résultats cachés par l’approche hypothétique descendante.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Brain imaging, Neurocognitive correlates, Meta-analysis, Neuroinformatics, PTSD, Text mining

Mots clés : Corrélats neurocognitifs, Exploration de texte, Imagerie cérébrale, Méta-analyse, Neuro-informatique, PTSD


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