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Cam-CAN (Cambridge Centre for Ageing and Neuroscience)|神经科学数据集|大脑老化数据集
收藏camcan-archive.mrc-cbu.cam.ac.uk2024-10-30 收录
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Cam-CAN数据集包含来自650多名年龄在18至88岁之间的健康参与者的多模态数据，包括行为测试、结构和功能磁共振成像（MRI）、脑电图（EEG）和磁共振波谱（MRS）。该数据集旨在研究大脑老化和神经科学。
提供机构：
camcan-archive.mrc-cbu.cam.ac.uk
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Cam-CAN数据集的构建基于对英国剑桥地区650名年龄在18至88岁之间的健康个体的多模态神经影像和行为数据收集。该数据集通过结合功能磁共振成像（fMRI）、结构磁共振成像（sMRI）、扩散张量成像（DTI）以及多种认知测试，系统地记录了不同年龄段个体的大脑结构和功能特征。数据收集过程严格遵循标准化协议，确保了数据的高质量和可比性。
特点
Cam-CAN数据集的显著特点在于其跨年龄段的广泛覆盖和多模态数据的整合。该数据集不仅提供了详尽的神经影像数据，还包含了丰富的行为和认知评估结果，为研究大脑老化和神经退行性疾病提供了宝贵的资源。此外，数据集的开放获取政策促进了全球研究者的广泛使用和合作，推动了神经科学领域的知识共享和进步。
使用方法
Cam-CAN数据集的使用方法多样，适用于多种神经科学研究。研究者可以通过访问官方网站下载数据，并利用提供的工具和软件进行数据分析。常见的应用包括大脑结构和功能的年龄相关性分析、认知功能的神经基础研究以及神经退行性疾病的早期检测。数据集的详细文档和用户指南为初学者和资深研究者提供了全面的支持，确保数据的正确解读和有效利用。
背景与挑战
背景概述
Cam-CAN（Cambridge Centre for Ageing and Neuroscience）数据集由剑桥大学于2012年创建，旨在研究年龄与神经科学之间的关系。该数据集汇集了来自650名年龄在18至88岁之间的参与者的多模态神经影像数据，包括结构MRI、功能MRI、MEG和行为测试数据。主要研究人员包括Michael Breakspear和Richard Frackowiak等知名学者，他们的研究聚焦于理解大脑老化过程中的神经机制及其与认知功能的关系。Cam-CAN数据集的建立为神经科学和老年医学领域提供了宝贵的资源，推动了对年龄相关认知衰退的深入研究。
当前挑战
Cam-CAN数据集在构建和应用过程中面临多项挑战。首先，数据的多模态特性要求高度复杂的整合分析方法，以确保不同类型数据之间的有效关联。其次，年龄跨度大导致数据异质性增加，如何处理这种异质性以提取有意义的生物标志物是一大难题。此外，数据集的庞大规模和高维度特征增加了计算和存储的负担，对数据处理技术提出了更高要求。最后，隐私和伦理问题在涉及人类参与者的研究中尤为重要，确保数据的安全性和合规性是持续的挑战。
发展历史
创建时间与更新
Cam-CAN数据集由剑桥大学于2012年创建，旨在研究年龄与神经科学之间的关系。该数据集自创建以来，经历了多次更新，最近一次重大更新发生在2020年，以确保数据的时效性和研究的前沿性。
重要里程碑
Cam-CAN数据集的一个重要里程碑是其在2016年发布的初始版本，该版本包含了来自650名年龄在18至88岁之间的参与者的多模态神经影像数据。这一版本的数据集为研究者提供了丰富的资源，促进了关于大脑老化和认知功能的研究。随后，2020年的更新引入了更多的功能性磁共振成像（fMRI）数据和详细的认知测试结果，进一步提升了数据集的多样性和研究价值。
当前发展情况
当前，Cam-CAN数据集已成为全球神经科学和老年医学研究的重要资源。其丰富的数据类型和详细的参与者信息，为跨学科研究提供了坚实的基础。数据集的持续更新和扩展，确保了其在神经科学领域的领先地位，并为探索大脑老化机制、认知功能衰退及其干预措施提供了宝贵的数据支持。此外，Cam-CAN数据集的开放获取政策，促进了全球研究者的合作与交流，推动了相关领域的知识进步和技术创新。
发展历程
- Cam-CAN项目正式启动，旨在研究健康老龄化与神经科学的关系。
- Cam-CAN数据集首次公开发布，包含来自650名年龄在18至88岁之间的参与者的多模态神经影像数据。
- Cam-CAN数据集扩展至702名参与者，并增加了更多的认知测试和生物样本数据。
- Cam-CAN数据集进一步更新，增加了功能磁共振成像（fMRI）和结构磁共振成像（sMRI）数据，以及详细的认知和行为测量。
- Cam-CAN数据集被广泛应用于多个国际研究项目，成为研究老龄化和神经科学的重要资源。
常用场景
经典使用场景
在神经科学和老龄化研究领域，Cam-CAN数据集被广泛用于探索大脑结构和功能随年龄变化的模式。该数据集包含了从20岁到90岁不同年龄段个体的多模态神经影像数据，包括MRI、MEG和行为测试结果。研究者利用这些数据分析大脑区域间的连接性、认知功能的衰退轨迹以及神经退行性疾病的早期标志。
实际应用
在实际应用中，Cam-CAN数据集被用于开发和验证针对老年人的认知增强训练方案。基于数据集中的行为测试结果，研究者设计了个性化的认知训练程序，旨在延缓认知衰退。此外，该数据集还支持了多种神经影像分析工具的开发，这些工具在临床上用于评估和监测老年人的大脑健康状况。
衍生相关工作
Cam-CAN数据集的发布催生了大量相关研究工作，特别是在老龄化神经科学和认知心理学领域。例如，基于该数据集的研究揭示了大脑白质完整性与认知功能之间的关系，推动了白质病变检测技术的发展。此外，Cam-CAN数据集还被用于验证多种神经网络模型，这些模型在预测个体认知能力变化方面展现了较高的准确性。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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