adhd数据集表型

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文章标签： adhd
于 2024-04-25 11:40:19 首次发布
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（1）https://fcon_1000.projects.nitrc.org/indi/adhd200/
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雕刻刀
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ADHD-200数据库下载
zhu_ziqing的博客
04-15 1006
介绍所使用的各个Atlas、time course extraction和一阶处理如Reho、fALFF等内容。根据NIAK标准预处理的流程和各站点质控的结果，其中包含各站点T1和rsfMRI图像质量较差的参与者名单。<site> fmri data为训练集的rsfMRI数据，为nii.gz格式。会具体介绍各站点的数据量、核磁采集参数、临床评估使用的工具等。根据Athena标准处理的流程，此网页也有数据下载的直接链接。部分站点下载下来的压缩包中会包含表型的csv文件。数据为公开免费的，可直接下载使用。
rsfMRI数据＋机器学习方法检测ADHD
u011661076的博客
06-03 1220
摘要 注意缺陷多动障碍(ADHD)是一种常见的精神疾病，严重影响学龄儿童的学习和日常生活。ADHD的早期识别非常关键，需要可靠且客观的诊断工具来进行诊断。然而，目前对行为症状的临床评估可能存在不一致和主观性的问题。功能磁共振成像(fMRI)是一种无创技术，已被证明能够有效地检测ADHD患者的大脑异常。近年来，基于静息态fMRI(rsfMRI)的脑功能网络在诊断包括ADHD在内的各种脑疾病方面取得了良好的效果。一些综述文章探讨了使用fMRI数据和机器学习或深度学习方法检测其他疾病的情况。然而，目前还没有专门
ADHD多动症数据.rar
05-06
参加者为61名多动症儿童和60名健康对照者（男孩和女孩，7至12岁）。多动症儿童是由经验丰富的精神病医生诊断为符合DSM-IV标准，并服用了利他林长达6个月。对照组中没有儿童有精神病，癫痫病或任何高危行为的报告。根据10-20个标准通过19个通道（Fz，Cz，Pz，C3，T3，C4，T4，Fp1，Fp2，F3，F4，F7，F8，P3，P4，T5，T6，O1， O2）在128 Hz采样频率下。 A1和A2电极是位于耳垂上的参考电极。由于多动症儿童的缺陷之一是视觉注意，因此脑电图记录协议是基于视觉注意任务的。在任务中，向孩子们展示了一组卡通人物的图片，并要求他们对人物进行计数。每张图像中的字符数是在5到16之间随机选择的，并且图片的大小足够大，以至于儿童容易看到和计数。为了在信号记录过程中产生持续的刺激作用，每个图像都应立即显示，并且在孩子做出反应后不会中断。因此，在整个认知视觉任务中记录脑电图的持续时间取决于孩子的表现（即反应速度）。
ADHD-200数据集
08-14
​ 作为国际神经影像数据共享倡议(INDI)的一个联盟，ADHD-200样本是8个国际影像站点的合作，它们汇集并公开共享来自362名被诊断为ADHD的儿童和青少年以及585名典型发展对照的神经影像数据。这947个数据集由结构和静息状态功能MRI数据以及表型信息组成。 可在NITRC: The Neuro Bureau: Tool/Resource Filelist网站免费下载 论文引用：Pierre Bellec, Carlton Chu, François Chouinard-Decorte, Yassine Benhajali, Daniel S. Margulies, R. Cameron Craddock (2017). The Neuro Bureau ADHD-200 Preprocessed repository. NeuroImage, 144, Part B, pp. 275 - 286. doi:10.1016/j.neuroimage.2016.06.034 ​
ADHD 对照组儿童的脑电图数据
12-11
参与者是61名多动症儿童和60名健康对照组(男孩和女孩，年龄7-12岁)。多动症儿童是由一位经验丰富的精神病学家根据DSM-IV标准诊断出来的，并且已经服用利他林长达6个月。对照组中没有一个儿童有精神障碍、癫痫或任何高危行为的报告。 在128 Hz采样频率下，采用Fz、Cz、Pz、C3、T3、C4、T4、Fp1、Fp2、F3、F4、F7、F8、P3、P4、T5、T6、O1、O2等19个通道按10-20标准进行脑电图记录。A1和A2电极是位于耳垂上的参考点。
基于机器学习的注意力缺陷/多动障碍 （ADHD）（python论文+代码）HYPERAKTIV
weixin_42380711的博客
09-19 1690
因此，本文提出了一个公共数据集，包含健康、活动和心率数据，来自诊断的成年患者，更众所周知的ADHD。除了活动和心率数据，我们还包括了一系列患者属性，如他们的年龄、性别和精神状态信息，以及来自计算机化神经心理测试的输出数据。结合所提供的数据集，我们还提供了基线实验，使用传统的机器学习算法来预测基于所包含的活动数据的ADHD。其次，有很多关于医疗应用的多媒体研究，其中数据集是私有的，使工作既不直接适用，也不能重复。注意缺陷多动障碍，多动症，活动记录仪，运动活动，心率，机器学习，人工智能，数据集。
ADHD 症状与学术表现研究数据集.zip
11-18
数据文档 背景描述 本数据集由 开普敦大学 (University of Cape Town) 提供，研究了注意缺陷/多动障碍（ADHD）症状与南非大学生学术表现及适应之间的关系。研究重点包括： ADHD 症状与学术表现/适应的关联。 注意缺陷与多动-冲动 ADHD 症状簇对学术表现/适应的独立影响。 ADHD 与抑郁症、焦虑症等共病对学术表现/适应的综合影响。 此纵向研究的数据来源于 2023 年第一学期的南非一年级本科生，数据收集分三次进行。 数据说明 字段类型 说明 社会人口学变量 包括性别、年龄、社会经济背景等 心理学变量 自报告 ADHD 症状、抑郁、焦虑、风险性饮酒行为 学术表现 高中学术表现数据，第一学期 GPA（平均绩点） 学术适应 学生对学术适应情况的自我报告 数据来源 开普敦大学 (University of Cape Town) 问题描述 心理学与教育学研究： 探讨 ADHD 对学术成功的影响机制。 干预策略开发： 设计针对 ADHD 学生的学术支持计划。 精神健康共病分析： ADHD 与其他常见精神障碍（如抑郁和焦虑）的联合影响。 学术适应研究： 帮助学生
ADHD认知内表型的分类及识别PPT教学课件.pptx
10-06
【ADHD认知内表型的概述】 ADHD，即注意缺陷多动障碍，是一种常见的儿童时期精神障碍，特征包括注意力不集中、活动过度和冲动行为。全球范围内，儿童ADHD的患病率约为5%至10%，男性患者远多于女性，男女比例大约在3...
【论文泛读】2020-2ADHD fMRI short-time analysis method for edge computing based on multi-instance learning
qq_43505356的博客
01-27 976
题目 基于多实例学习的边缘计算ADHD fMRI短时分析方法（ADHD fMRI short-time analysis method for edge computing based on multi-instance learning） 摘要 物联网技术和边缘计算在医疗领域的应用越来越多，以解决医疗资源不平衡的问题。为了更好地诊断注意力缺陷多动障碍（ADHD），我们提出了一种新的短时诊断技术，可以快速分析患者的功能磁共振成像（fMRI），并协助医生对患者进行远程诊断。与目前的 ADHD fMRI 分析方
医学图像数据集和处理工具
weixin_44037272的博客
11-12 5883
1 数据集 1.1 ADHD-200 1 2 LIDC/IDRI 1.3 LUNA16 1.4 DDSM 1.5 BraTS 2015 1.6 ISIC2018 2 预处理工具 2.1 FSL 2.2 SPM 2.3 NIfTI 2.4 3D Slicer 2.5 ImageJ 2.6 ITK-SNAP
儿童多动症亚型的脑结构改变和相关症状
悦影科技
05-04 554
注意缺陷多动障碍(ADHD)被认为是异质性的，但描述这种异质性的最佳方法尚不清楚。尽管大量的证据表明，注意力不集中和合并两种不同类型的注意力缺陷多动障碍具有不同的认知和行为特征，以及潜在的神经生物学，但我们目前缺乏这些亚型是否反映了分离的大脑结构变化的信息。结构磁共振成像扫描(N = 234)，诊断和人口统计学信息从ADHD-200数据库中获得。在这个样本中，138人是典型发育的人，37人是多动症合并患者，59人是注意力不集中的患者。采用Freesurfer分割方法测量皮层厚度、面积和体积、皮层下体积和海马
基于卷积神经网络的ADHD的判别分析
10-16
提出了利用卷积神经网络(CNN)对儿童注意缺陷与多动症(ADHD)的功能性核磁共振图像（fMRI）进行特征分析，从而对ADHD患者进行判别分析。针对ADHD-200全球竞赛的三个数据库的fMRI数据，首先利用快速傅里叶变换将数据从时域转换到频域，并利用Fisher线性判别方法选择有效的频率信息，然后利用改进的卷积神经网络对选择频域数据进行特征学习，自动提取出有效的特征并进行分类。实验结果表明，提出的方法有助于ADHD患者的判别，为基于fMRI数据的ADHD研究提供了新的手段。
fMRI 公开数据集整理
psybrain的博客
08-24 5651
关注“心仪脑”公众号查看更多脑科学知识的分享。 关键词：fMRI、公开数据 本期推文是 Public Neuroscience Dataset 系列主题的第三期内容。在本期推文中，我们整理了目前常用的fMRI（MRI）公开数据集。 功能性磁共振成像（fMRI，functional Magnetic Resonance Imaging）是一种神经影像学技术。其原理是利用磁振造影来测量神经元活动所引发之血液动力的改变。由于fMRI的非侵入性和其较少的辐射暴露量，从1990年代开始其就在脑部功能定位领域
[数据集]fMRI数据集汇总
Sherlily的博客
09-22 5821
fMRI数据集汇总
【kaldi】运行aidatatang_200zh脚本解析
u011590738的博客
06-27 1020
aidatatang_200zh脚本解析markdown链接 (有道云笔记)格式16kHz 16bit，wav，单声道run.sh 1. 环境配置 cmd.sh 硬件配置 （单机/集群配置，单机修改成run.pl) path.sh 环境变量配置 （导入环境变量） data 语料库位置 data_url 下载语料库的url （中国镜像已经关闭） 2. 下载数据 输入：语料库位置（$data） 数据下载路径（$data_url）输出：在$data文件夹下新增解压后的语料库（corpu
Nilearn教程系列(3)-ICA静息功能磁共振成像的分组分析:CanICA
脑机接口社区
12-16 1991
目录简介案例1.加载ADHD200数据2.将CanICA应用在核磁共振图像3.可视化3.1将所有的组件都放在同一组图片上3.2将所有的ICA组件单独绘制 本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195 简介 将CanICA应用于静息状态数据的示例。此示例将其应用于ADHD200数据集的30个主题。 然后，它绘制一个...
ADHD数据 Peking_data.mat
最新发布
01-03
### 关于Peking_data.mat数据文件的信息及其处理 #### 数据集概述 ADHD-200样本提供了丰富的静止状态fMRI和解剖学数据，这些数据来源于多个独立成像站点。具体而言，在该数据库中包含了来自不同年龄段参与者的脑部影像资料以及详细的伴随表型信息，如诊断情况、症状严重程度评分等[^1]。 对于特定提到的`Peking_data.mat`文件，这属于ADHD-200项目的一部分，通常存储有经过预处理后的功能性磁共振图像（fMRI）数据以及其他辅助信息。这类`.mat`格式的数据文件是由MATLAB软件所使用的二进制文件形式来保存矩阵变量和其他复杂结构化数据对象。 #### 获取与加载数据 为了访问并操作此类型的MAT文件中的内容，可以采用如下Python代码片段作为示范： ```python import scipy.io as sio # 加载 .mat 文件 data = sio.loadmat('path_to_Peking_data/Peking_data.mat') # 查看字典键名以了解其内部结构 print(data.keys()) ``` 上述脚本利用SciPy库实现了对MAT文件的有效读取，并将其转换为易于分析的形式。通过打印出`keys()`可以获得关于当前数据集中存在的各个字段名称的知识，从而为进一步探索提供方向指引。 #### 处理方法建议 针对此类神经影像数据集的一般性处理流程可能涉及以下几个方面的工作： - **质量控制**：执行必要的质控措施确保原始扫描的质量满足后续研究需求； - **标准化变换**：将个体大脑映射到标准空间以便跨被试比较； - **特征提取**：计算感兴趣区域内的活动模式或其他统计量度； - **数据分析**：应用机器学习算法挖掘潜在规律或差异点； 值得注意的是，在实际工作中应当依据具体的科研目标调整相应的技术路线。同时也要注意遵循伦理准则及法律法规的要求妥善保管个人信息安全。
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