Abstract Brain-imaging research enjoys increasing adoption of supervised machine learning for singlesubject disease classification. Yet, the success of these algorithms likely depends on population diversity, including demographic differences and other factors that may be outside of primary scientific interest. Here, we capitalize on propensity scores as a composite confound index to quantify diversity due to major sources of population stratification. We delineate the impact of population heterogeneity on the predictive accuracy and pattern stability in two separate clinical cohorts: the Autism Brain Imaging Data Exchange (ABIDE, n=297) and the Healthy Brain Network (HBN, n=551). Across various analysis scenarios, our results uncover the extent to which cross-validated prediction performances are interlocked with diversity. The instability of extracted brain patterns attributable to diversity is located preferentially to the default mode network. Our collective findings highlight the limitations of prevailing deconfounding practices in mitigating the full consequences of population diversity.

A bstract O bjective Neuroimaging has been the prevailing method to study brain networks in temporal lobe epilepsy (TLE), showing widespread alterations beyond the mesiotemporal lobe. Despite the critical role of the cerebrovascular system in maintaining whole-brain structure and function, changes in cerebral blood flow (CBF) remain incompletely understood in the disease. M ethods We studied 24 individuals with pharmaco-resistant TLE and 38 healthy adults using multimodal 3T magnetic resonance imaging. We compared regional CBF changes in patients relative to controls and related our perfusion findings to morphological and microstructural metrics. We further probed inter-regional vascular networks in TLE, using graph theoretical CBF covariance analysis. Finally, we assessed the effects of disease duration to study progressive changes. R esults Compared to controls, individuals with TLE showed widespread CBF reductions, predominantly in fronto-temporal regions, with 83% of patients showing more marked decreases ipsilateral than contralateral to the seizure focus. Parallel structural profiling and network-based models showed that cerebral hypoperfusion may be partly constrained by grey and white matter changes and topologically segregated from whole-brain perfusion networks. Negative effects of progressive disease duration further targeted regional CBF profiles in patients. Findings were confirmed in a subgroup of patients who remained seizure-free after surgery. I nterpretation Our multimodal findings provide insights into vascular contributions to TLE pathophysiology and highlight their clinical potential in seizure lateralization.