目前的最佳实践和未来的机会可重现的发现使用大规模的神经成像在精神病学
Neda Jahanshad1, Petra Lenzini2, Janine Bijsterbosch3
1Mark and Mary Stevens Neuroimaging & Informatics Institute, Keck School of Medicine of USC, Marina del Rey, CA, 90292, USA. njahansh@usc.edu.
概括
了解心理病理学的大脑基础需要大数据. 本综述涵盖了使用和共享大型神经成像和精神病学数据集进行协作研究的最佳实践.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 精神病学是一个精神病学.
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 精神病学研究面临诸如疾病异质性,并发性疾病和复杂的基因环境相互作用等挑战.
- 了解精神病理学的神经相关性需要大规模的数据分析.
- 目前的研究受限于数据大小和可变性.
研究的目的:
- 审查神经成像和精神病学大数据分析的最佳实践.
- 概述收集,共享和利用大规模数据集的策略.
- 讨论该领域的未来方向和协作方法.
主要方法:
- 关于神经成像和精神病学大数据的当前文献的综述.
- 分析数据库使用和创建的最佳实践.
- 讨论多项研究数据整合的挑战.
主要成果:
- 在精神病学研究中发现的挑战需要更大,更全面的数据集.
- 概述了利用现有和新的大数据存储库的"最佳实践"方法.
- 强调了在多项研究数据分析中协作努力的重要性.
结论:
- 大数据方法对于推进我们对精神病理学大脑基础的理解至关重要.
- 标准化数据共享和协作分析对于未来的进步至关重要.
- 解决多项研究数据整合的挑战将加速发现.
