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。

fMRI技术:

fMRI(功能磁共振成像技术)是一种基于血氧水平依赖(BOLD)效应的非侵入性脑成像技术,通过检测神经元活动引发的血流与血氧变化实现大脑功能定位,空间分

### HCP 数据集的下载与使用 HCPHuman Connectome Project数据集是一个公开可用的大规模神经科学数据库,旨在研究人的功能和结构连接性[^1]。该数据集提供了丰富的多模态成像数据,包括静息状态功能磁共振成像(fMRI)、任务 fMRI 和扩散张量成像(DTI)。这些数据可以用于分析网络、认知功能以及疾病模型。 #### 下载 HCP 数据集 为了获取 HCP 数据集,通常可以通过官方网站或其他授权平台访问 S1200 或其他版本的数据集合[^2]。以下是几个常见的方法: 1. **通过官方渠道** 访问 Human Connectome Project 的官网并注册账户以获得权限。S1200 是一个常用的子集,包含了 1200 名参与者的高质量扫描数据。 2. **利用脚本加载器** 提供了一个 Jupyter Notebook 脚本来简化 HCP 数据集的加载过程。此脚本位于 GitHub 上 Neuromatch Academy 的课程内容仓库中,并可通过 nbviewer 在线查看。 ```python import numpy as np from nilearn import datasets hcp_data = datasets.fetch_hcp_rest(n_subjects=1, data_dir=None, url=None) print(hcp_data.description) ``` 上述代码片段展示了如何使用 Nilearn 库来快速加载部分 HCP 静息态数据。Nilearn 是 Python 中处理神经影像数据的一个强大工具包。 #### 使用 PyTorch 处理 HCP 数据 如果计划采用深度学习框架如 PyTorch 来训练模型,则需要确认 GPU 是否正常工作以便加速计算性能。下面是一段验证 CUDA 可用性的简单代码示例: ```python import torch ngpu = 1 device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu") if device.type == 'cuda': print(f'Using {torch.cuda.get_device_name(0)}') else: print('CUDA not available') example_tensor = torch.rand((3, 3)).to(device) print(example_tensor) ``` 这段程序会检测当前环境是否支持 NVIDIA 显卡运算,并打印随机生成矩阵作为测试输出。 ### 总结 综上所述,在信息技术领域内应用 HCP 数据集涉及多个方面的工作流程,从原始数据采集到预处理再到建模分析都需要遵循严格的规范和技术标准。无论是借助传统统计学还是现代机器学习技术,都可以挖掘出关于人复杂机制的新见解。
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