医疗保健专家多管道:用于调查fMRI分析变异性的衍生数据集
Elodie Germani1, Elisa Fromont2, Pierre Maurel3
1Univ Rennes, Inria, CNRS, Inserm, IRISA UMR 6074, Empenn ERL U 1228, F-35000, Rennes, France. elodie.germani@irisa.fr.
Scientific data
|June 4, 2025
概括
本研究介绍了HCP多管道数据集,其中包括来自1,080名参与者的24条管道的fMRI分析结果. 本资源旨在帮助研究人员调查功能磁共振成像 (fMRI) 研究中的分析变异源.
科学领域:
- 神经成像是一种神经成像.
- 认知神经科学 认知神经科学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 功能磁共振成像 (fMRI) 研究结果可能因参与者采样,采集协议和数据处理选择的变化而变化.
- 虽然参与者和仪器变异性得到了充分研究,但fMRI分析变异性的起源仍然不清楚.
研究的目的:
- 引入和共享HCP多管道数据集.
- 为调查fMRI数据处理中的分析变异提供一个全面的资源.
主要方法:
- 使用24个不同的fMRI处理管道生成统计地图.
- 将这些管道应用于人类结合体项目 (HCP) 年轻成年人数据集中的1,080名参与者的数据.
- 创建了1000个独特组的结果,每个组包括50名参与者,跨越5个运动对比度.
主要成果:
- 医疗保健专家多管道数据集包含来自24个fMRI管道的统计地图,用于1,080名参与者.
- 对于1000个参与者组 (每组50名参与者) 在5个运动对比度中提供个人和小组级结果.
- 这一数据集提供了对各种分析条件的广泛覆盖.
结论:
- 医疗保健专家多管道数据集是了解fMRI分析变量的宝贵资源.
- 促进了对不同处理管道对fMRI结果的影响的新研究机会.
- 旨在提高fMRI研究的可靠性和可复制性.
