Benchmarking resting state fMRI connectivity pipelines for classification: Robust accuracy despite processing variability in cross-site eye state prediction
Este estudio demuestra que, a pesar de la variabilidad en los pipelines de procesamiento, las características de conectividad funcional derivadas de fMRI en reposo logran una clasificación robusta y reproducible (~80% de precisión) entre los estados de ojos abiertos y cerrados en datos de múltiples sitios, siendo óptimos el uso de correlación de Pearson, parametrización en espacio tangente, el atlas Brainnetome y la regresión de confusores mediante CompCor.