「ABIDE 」医学机器学习数据集介绍与使用 ABIDE Autism Brain Imaging Data Exchange I

ABIDEI和后续版本ABIDEII是自闭症脑成像数据交换项目,收集并分享了R-fMRI和结构数据,用于研究ASD的大脑特征。ABIDEPreprocessed提供了预处理的神经影像数据,使用多种工具和策略确保数据的一致性。这些项目促进了ASD研究,数据集均匿名且遵循HIPAA和INDI协议。

ABIDE I

简介

自闭症脑成像数据交换I(ABIDE I)代表了第一个ABIDE倡议。作为基层工作,ABIDE I涉及17个国际站点,共享以前收集的静息态功能磁共振成像(R-fMRI)、解剖和表型数据集,这些数据集可供更广泛的科学界共享。这项工作产生了1112个数据集,包括539个自闭症患者和573个典型对照(年龄7-64岁,各组的中位数为14.7岁)。这一汇总于2012年8月发布。它的建立证明了跨站点汇总静息态fMRI和结构MRI数据的可行性;这些数据的使用率和产生的出版物(见手稿)表明了它在捕捉自闭症谱系障碍(ASD)中全脑和脑连接组区域属性的实用性。根据HIPAA指南和1000个功能连接体项目/ INDI协议,所有数据集都是匿名的,不包括受保护的健康信息。以下是ABIDE I中包含的具体信息类型、数据使用协议、注册和数据下载链接。最后更新于2016年6月24日。

使用

TODO

ABIDE II

简介

ABIDE I的建立证明了跨站点聚合MRI数据的可行性和实用性。然而,连接体的复杂性,以及自闭症谱系障碍(ASD)的实质异质性和ABIDE I数据分析的初步结果,强调了需要更大和更好的特征样本。因此,在国家心理健康研究所(R21MH107045)的资助下,建立了ABIDE II,以进一步促进ASD大脑连接体发现科学的发展。迄今为止,ABIDE II已经聚合了1000多个额外的数据集,具有更大的表型特征,特别是在核心ASD和相关症状的测量方面。此外,两个集合包括从38个人在两个时间点(1-4年间隔)收集的纵向数据样本。迄今为止,ABIDE II涉及19个站点-10个特许机构和7个新成员-总共捐赠了来自521个ASD患者和593个对照(年龄范围:5-64岁)的1114个数据集。这些数据已于2016年6月向科学界公开发布。根据HIPAA指南和1000个功能连接体项目/ INDI协议,所有数据集都是匿名的,不包括受保护的健康信息。最后更新于2017年3月27日。

使用

TODO

ABIDE Preprocessed

简介

预处理连接组项目(PCP)很高兴宣布公开发布和开放共享自闭症脑成像数据交换(ABIDE)的预处理神经影像数据。国际神经影像数据共享倡议(INDI)联盟的ABIDE是16个国际成像站点的合作,这些站点汇总并公开共享来自539名ASD患者和573名典型对照者的神经影像数据。这1112个数据集由结构和静息状态功能MRI数据以及大量表型信息组成。来自ABIDE的数据由五个不同的团队使用他们偏爱的工具进行了预处理。功能预处理使用以下工具进行:连接组计算系统(CCS)、连接组分析的可配置管道(CPAC)、静息态fMRI数据处理助手(DPARSF)和神经成像分析工具包。由于围绕带通滤波和全局信号回归的争议,每个管道都使用了四种不同的预处理策略:有和没有滤波以及有和没有全局信号校正的所有组合。为了将输出之间的差异限制在预处理范围内,CPAC软件计算了每个管道和策略的统计导数。结构预处理和皮质测量计算使用三个不同的管道进行:ANTS、CIVET和FreeSurfer。有关不同管道和导数的更多信息,请参阅顶部的链接。根据HIPAA准则和1000个功能连接体项目/ INDI协议,所有数据集都是匿名的,不包含受保护的健康信息。

使用

TODO

参考

自闭症谱系障碍(Autism Spectrum Disorder, ASD)的研究中,功能性磁共振成像(fMRI)技术被广泛用于探索大脑活动模式。多个公开数据集提供了自闭症相关的fMRI数据,供研究人员下载和使用。 1. **Autism Brain Imaging Data Exchange (ABIDE)** ABIDE 是一个大规模的开放获取数据集,旨在促进自闭症神经影像学研究[^1]。该数据集包含了来自多个研究中心的静息态 fMRI 和结构 MRI 数据,涵盖了数百名自闭症患者和健康对照组个体。ABIDE 数据可通过 [NITRC](https://www.nitrc.org/) 或 [NDAR](https://nda.nih.gov/) 平台访问。 2. **PhenomeXcan / UK Biobank** 虽然 UK Biobank 主要是一个大规模人群队列数据集,但其中也包含部分神经发育障碍相关的 fMRI 数据。通过特定的表型筛选,可以提取自闭症相关的脑成像子集[^2]。 3. **NDAR (National Database for Autism Research)** NDAR 是一个综合性的数据存储平台,由 NIH 支持,汇集了多个自闭症相关的神经影像、行为和遗传数据集。用户可以通过 NDAR 平台访问 fMRI 数据,并进行下载和分析[^3]。 4. **FCON1000 Project** FCON1000 是一个包含多个子项目的 fMRI 数据集合,其中部分数据涉及自闭症儿童正常儿童的对比研究。该数据集可在 [OpenfMRI](https://openfmri.org/) 或 [OpenNeuro](https://openneuro.org/) 平台上获取[^4]。 5. **Caltech fMRI Dataset** 该数据集由加州理工学院提供,包含自闭症个体在社交认知任务中的 fMRI 数据。可通过 OpenNeuro 平台下载[^5]。 ### 示例:使用 BIDS 格式组织的 fMRI 数据结构 许多现代 fMRI 数据集遵循 BIDS(Brain Imaging Data Structure)标准,以下是一个典型的数据结构示例: ```bash dataset/ ├── sub-01/ │ ├── anat/ │ │ └── sub-01_T1w.nii.gz │ └── func/ │ └── sub-01_task-rest_bold.nii.gz ├── sub-02/ │ ├── anat/ │ │ └── sub-02_T1w.nii.gz │ └── func/ │ └── sub-02_task-rest_bold.nii.gz └── dataset_description.json ``` ### 数据预处理建议 使用如 [FSL](https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/)、[SPM](https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/) 或 [AFNI](https://afni.nimh.nih.gov/) 等工具进行数据预处理是常见的做法。此外,Python 的 [nilearn](https://nilearn.github.io/) 库也可用于功能连接分析。
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