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一个可复制和通用的软件工作流程,用于分析大规模的神经成像数据采集,使用BIDS Apps进行分析
Chenying Zhao1,2,3,4, Dorota Jarecka5, Sydney Covitz1,2,4
1Lifespan Informatics and Neuroimaging Center (PennLINC), Department of Psychiatry, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, USA.
bioRxiv : the preprint server for biology
|August 30, 2023
概括
BIDS App Bootstrap (BABS) 软件包增强了大数据集的神经成像的可重现性. 它对高性能计算系统的数据处理和审计轨道进行自动化,确保可扩展和可靠的研究.
科学领域:
- 神经成像是一种神经成像.
- 计算神经科学是一种神经科学.
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 神经成像研究面临着可重现性危机,原因是大量的数据集和复杂的处理.
- 现有的脑成像数据结构 (BIDS) 应用程序改进了数据组织,但缺乏全面的审计轨道,以实现完全可重复性.
- 大规模神经成像数据的可扩展,可重复处理仍然是一个重大挑战.
结论:
- BABS提供了一个用户友好和可通用的解决方案,用于可重复的,大规模的神经成像数据处理.
- 通过将BABS应用于健康大脑网络 (HBN) 数据集 (n=2565) 来证明可扩展性.
- 开源模型允许广泛的可扩展性和研究界的采用.