ABIDE Dataset|自闭症研究数据集|脑成像数据集

ABIDE(自闭症脑成像数据交换)数据集包含1112个数据集，包括539个来自ASD个体的数据和573个来自典型控制者的数据(年龄7-64岁，跨组中位数14.7岁)。数据集涉及17个国际站点，包括静息状态fMRI(R-fMRI)、解剖数据集和表型数据集。

The ABIDE (Autism Brain Imaging Data Exchange) dataset comprises 1112 datasets, including 539 from individuals with ASD and 573 from typical controls (ages 7-64, median age across groups 14.7 years). The dataset spans 17 international sites and includes resting-state fMRI (R-fMRI), anatomical datasets, and phenotypic datasets.

原始信息汇总

Preprocessed ABIDE Dataset 概述

数据集描述

ABIDE(Autism Brain Imaging Data Exchange) Dataset 1 包含1112个数据集，其中539个来自自闭症谱系障碍（ASD）患者，573个来自典型控制组（年龄范围7-64岁，中位年龄14.7岁）。

采集协议

• 静息态功能磁共振成像（R-fMRI）
• 解剖学数据集
• 表型数据集

扫描地点

• 涉及17个国际站点

预处理

步骤

1. AC-PC 对齐
2. 灰质（GM）、白质（WM）组织分割
3. 非线性注册到MNI152空间
4. 标准化
5. 重采样
6. 调制
7. 4mm平滑处理

结果

• 生成的标准化脑体积图具有121x145x121的形状。
• 每个体素代表组织的区域体积。

软件环境

• 使用 SPM12 在 MATLAB R2018a 环境中进行预处理。
• 使用 DARTEL 进行标准化、非线性注册、重采样、调制和光滑处理。

数据集引用

• 详细信息和下载请参考 ABIDE官方网站。

许可证

• 本数据集遵循 Creative Commons CC BY-SA 3.0 许可证。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ABIDE数据集的构建基于17个国际站点采集的静息态功能磁共振成像（R-fMRI）和解剖学数据，涵盖了1112个样本，其中包括539名自闭症谱系障碍（ASD）患者和573名典型对照组。数据预处理流程包括AC-PC校正、灰质和白质组织分割、非线性配准至MNI152空间、归一化、重采样、调制和4mm平滑处理。所有图像均通过SPM12软件在MATLAB R2018a环境中进行处理，并使用DARTEL工具进行归一化和非线性配准。

特点

ABIDE数据集的主要特点在于其多站点采集的广泛性和多样性，涵盖了从7岁到64岁的广泛年龄段，且样本量较大，具有良好的代表性。此外，数据集经过严格的预处理流程，生成了归一化的脑体积图，每个体素代表特定区域的组织体积，为后续的神经影像学分析提供了高质量的基础数据。

使用方法

ABIDE数据集可用于多种神经影像学研究，特别是自闭症谱系障碍的诊断和机制研究。研究者可以通过下载预处理后的数据，利用深度学习或传统统计方法进行分析。数据集的归一化脑体积图可用于识别脑区异常、构建预测模型或进行跨站点比较研究。使用时需遵循CC BY-SA 3.0许可协议，确保数据使用的透明性和共享性。

背景与挑战

背景概述

ABIDE数据集（Autism Brain Imaging Data Exchange）是由国际多个研究机构合作创建的，旨在通过脑成像数据研究自闭症谱系障碍（ASD）与典型对照组之间的差异。该数据集包含1112个样本，其中539个来自ASD患者，573个来自典型对照组，年龄跨度为7至64岁，中位年龄为14.7岁。数据集涵盖了静息态功能磁共振成像（R-fMRI）、解剖学数据和表型数据，并由17个国际站点共同采集。ABIDE数据集的创建为自闭症的神经影像学研究提供了宝贵的资源，推动了该领域在诊断、治疗和机制理解方面的进展。

当前挑战

ABIDE数据集在构建和应用过程中面临多项挑战。首先，数据来自多个国际站点，采集协议和设备标准的不一致性增加了数据预处理的复杂性。其次，自闭症谱系障碍的异质性使得区分ASD与典型对照组的特征变得困难。此外，数据预处理步骤繁多，包括AC-PC对齐、组织分割、非线性配准、归一化等，每一步都需要精确操作以确保结果的可靠性。最后，如何从复杂的脑成像数据中提取有效的生物标志物，并应用于机器学习模型，是该数据集在实际应用中的主要挑战。

常用场景

经典使用场景

ABIDE数据集在神经影像学领域中被广泛应用于自闭症谱系障碍（ASD）的研究。其经典使用场景包括通过静息态功能磁共振成像（R-fMRI）和结构磁共振成像（T1 MRI）数据，分析ASD患者与典型对照组之间的大脑结构和功能差异。这些数据经过预处理后，生成标准化的脑体积图，为研究者提供了丰富的神经影像学数据，以探索ASD的神经生物学基础。

解决学术问题

ABIDE数据集解决了自闭症谱系障碍（ASD）研究中的多个关键学术问题，包括ASD患者与典型对照组之间的大脑结构和功能差异的量化分析。通过提供来自多个国际站点的高质量神经影像数据，该数据集为研究者提供了强大的工具，以揭示ASD的神经生物学机制，并为开发新的诊断和治疗策略提供了科学依据。

衍生相关工作

ABIDE数据集的发布催生了许多相关的经典研究工作。例如，基于该数据集的神经影像分析，研究者开发了多种机器学习算法，用于自动识别ASD患者的大脑特征。此外，该数据集还被用于验证多种神经影像学分析方法的有效性，如体素形态计量学（VBM）和功能连接分析。这些研究不仅推动了ASD的神经生物学研究，还为神经影像学领域的技术发展提供了重要支持。