HCP(human connectome project)数据集解读1

研究简介

目录

研究简介

研究意义

主要研究部分

数据集详细介绍

一、HCP Young Adult 1200 Subjects Data Realse(1200张原始数据):

二、S1200 Extensively Processed fMRI Data(重建数据)


人脑连接组计划,旨在通过先进脑成像技术绘制活体人脑功能与结构的高精度连接图谱。主要分为两个阶段:第一阶段采集数据并进行优化,第二阶段开展大规模脑网络建模。

研究意义

目前并没能模拟出人类完整的白质纤维联络模式、局部的纤维联络模式,更不用说每个神经元及其包含的所有突触相互之间的连接模式。当前实验研究常用的动物有如果蝇、秀丽线虫、小鼠的神经系统。

主要研究部分

研究主要分为四个方面:

  1. 单一年龄段(22-35岁)的研究;
  2. 完整生命周期(四个年龄段:胎儿、0-5、6-21、36-100+)的研究;
  3. 疾病研究;
  4. 软件(数据集浏览、下载、可视化以及分析)。

数据集详细介绍

一、HCP Young Adult 1200 Subjects Data Realse(1200张原始数据):

简介:

2012-2015年间采集的1206名健康年轻成年人的行为和3TMR图像数据。其中1113名接受了结构化MR扫描,184名接受了多模态7TMRI扫描,95名具有静态脑磁图和任务脑磁图数据,45名的3TMR成像数据和行为数据可供使用

值得关注的点:

  1. 此版本(S1200)所有3T扩散数据均使用新版v3.19.0扩散管道重新处理,显著提升了切片异常值检测能力,去除由受试者运动引起的噪声。不能与先前版本的数据混合分析。
  2. 7T dMRI数据也已使用扩散数据处理管道v3.19.0版本进行预处理。
  3. 添加了静息态统计数据,提供了不同类型“噪声”和“信号”的信息,这些信息是通过根据FIX降噪管道的不同处理阶段对方差进行划分而获得的。
  4. 添加了基于基因验证的家庭结构测量指标。36对HCP双胞胎在自我报告为异卵双胞胎的情况下,经遗传验证实为同卵双胞胎。
  5. 添加了质量控制问题指标,用于标记在 HCP 质量控制过程中发现存在显著脑解剖结构、处理或数据噪声问题的受试者。

关于扩散数据处理管道的理解:

进行预处理如去噪、信号标准化等,以及进一步的脑部结构分割、纤维追踪等步骤,最终能够提供关于大脑内部神经纤维走向和连接情况的详细信息。

### 如何从 Human Connectome 数据中提取 ROI 在神经影像分析工具或库中,可以从 Human Connectome Project (HCP) 数据集中提取感兴趣区域(Region of Interest, ROI)。以下是具体方法: #### 使用 Nilearn 提取 ROI Nilearn 是一个用于成像数据分析的 Python 库。它提供了多种功能来加载、可视化和处理大图像数据。为了从 HCP 数据中提取 ROI,可以利用 `nilearn` 的 atlas 功能。 ```python import numpy as np from nilearn import datasets, image, plotting # 加载 Harvard-Oxford 大图谱作为示例 atlas_dataset = datasets.fetch_atlas_harvard_oxford('cort-maxprob-thr25-2mm') atlas_filename = atlas_dataset.maps labels = atlas_dataset.labels # 显示图谱中的标签 print(f"可用的 ROI 标签: {labels}") # 加载 HCP 预处理后的功能性 MRI 数据 hcp_data = datasets.fetch_hcp_rest(n_subjects=1) # 将功能数据与图谱对齐并提取 ROI 时间序列 func_img = hcp_data['rest'][0] masker = image.NiftiLabelsMasker(labels_img=atlas_filename, standardize=True) time_series = masker.fit_transform(func_img) # 打印时间序列形状 print(f"ROI 时间序列形状: {time_series.shape}") ``` 上述代码展示了如何使用哈佛大学-牛津大学的大图谱来定义 ROIs 并从中提取时间序列[^3]。 #### 利用 NMA 整理的数据集 如果已经使用了 NeuroMatch Academy (NMA) 中整理好的 HCP 数据,则可以直接操作其预处理的时间序列矩阵。由于该数据已经被降采样到 360 个兴趣区,因此可以通过索引访问特定的兴趣区。 ```python # 假设 time_series 已经是一个 (TRs, Regions) 形状的 NumPy 数组 roi_index = 180 # 假定我们关注第 180 个 ROI selected_roi_time_series = time_series[:, roi_index] # 绘制所选 ROI 的时间序列 plt.figure(figsize=(10, 4)) plt.plot(selected_roi_time_series, label=f"ROI-{roi_index} Time Series") plt.title("Selected ROI's Time Series") plt.xlabel("Time Points") plt.ylabel("Activity Level") plt.legend() plt.show() ``` 这段代码片段说明了如何从预处理过的 HCP 数据集中选取单个 ROI 的时间序列,并绘制它的活动水平变化曲线。 #### 注意事项 尽管未加工的数据能够直接应用于分析之中,但是经过加工的数据可能会带来更优的结果以及减少误差的可能性[^2]。所以在实际应用过程中应优先考虑采用官方发布的或者第三方机构进一步优化过后的版本。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值