Github和ipython notebook分享neuroscience data

一篇JNS上的fMRI文章,作者把原始数据、数据分析过程,以及ipython notebook进行的fig生成和展示,都放在了Github上。这也许是未来neuroscience处理和分享数据的方式。

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Ken Kwong回忆早期的fMRI研究

fMRI的发明为神经科学研究开辟了新的领域。Ken Kwong是当时三个做人BOLD成像的人之一,1992年在PNAS上发表了“Dynamic magnetic resonance imaging of human brain activity during primary sen ……

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免费工具创建强大的MRI数据3D可视化

MRI的研究中,3D图片通常比2D图片更加直观,一些分析包或者软件如SPM、AFNI、MRIcroGL等虽然可以提供3D渲染,但很多实用功能并不足,如cortical and subcortical的activation clusters,或者动态渲染之类的功能。Christopher R. ……

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30人300个静息态fMRI扫描datasets

可重复性是验证科学结论是否可靠的主要指标。静息态fMRI的可重复性一直受到大家的关注,因为不能完全确定,一个人不同时间的状态会不会影响扫描的结果,不同的人会不会有很大的差异。个体内差异和个体间差异决定了可重复性。前段时间介绍过的Russell Poldrack的……

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自动神经科学家fMRI框架

脑成像通常是在探讨一个具体的任务如何去激活一片脑区。事实上,一片脑区可能被不同的任务激活。伦敦帝国学院的研究人员,开发了一种名为“Automatic Neuroscientist”(自动神经科学家)的框架,使用闭环实时fMRI结合机器学习,自动设计试验程序来获得想要得到 ……

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脑肿瘤患者fMRI dataset

功能磁共振(functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI))的应用虽然很广,但目前在临床的应用还是有限。主要原因之一是精度不够。拿脑肿瘤来说,收集和分析fMRI数据有较大的困难,例如肿瘤类型和位置不固定,手术前后的认知功能和行为各有差异,难以避免的数据 ……

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