L'analyse multivariée est suffisante pour la cartographie du comportement des lésions.

Résumé La cartographie des lésions et du comportement vise à prédire les déficits comportementaux individuels, compte tenu d'un certain schéma de lésions cérébrales. Elle apporte également des informations fondamentales sur l'organisation du cerveau, car les lésions peuvent être comprises comme des interventions sur le fonctionnement normal du cerveau. Nous nous concentrons ici sur le cas de l'accident vasculaire cérébral. L'approche la plus standard de la cartographie des lésions et du comportement est l'analyse univariée de masse, mais elle est imprécise en raison des corrélations entre les différentes régions du cerveau induites par la vascularisation. Récemment, il a été affirmé que les méthodes multivariées sont également sujettes à un biais lésionnel-anatomique, et qu'une évolution vers une approche causale est nécessaire pour éliminer ce biais. Dans cet article, nous recadrons le problème de la cartographie cérébrale des lésions et des comportements à l'aide d'outils classiques d'inférence causale. Nous montrons qu'en l'absence de données cliniques supplémentaires et si une seule région a un effet sur les scores comportementaux, des méthodes multivariées appropriées sont suffisantes pour éliminer le biais lésion-anatomique. Il s'agit d'une situation fréquemment rencontrée lorsque l'on travaille avec des ensembles de données publiques, qui manquent très souvent de données générales sur la santé. Nous étayons notre affirmation par une série d'expériences simulées à l'aide d'un jeu de données d'imagerie lésionnelle accessible au public, sur lequel nous montrons que les modèles multivariés adéquats fournissent des résultats de pointe.