多模态成年人群脑影像数据|神经科学数据集|人工智能数据集

健康成年人脑影像数据库提供了一系列详细的脑部影像资料，对脑科学研究、疾病诊断、神经科学教育以及人类行为理解等领域具有重要的应用价值。本数据集包含18-30岁，共计215个健康成人的高分辨率大脑磁共振成像数据，旨在为研究人员提供关于正常大脑功能和结构的基准信息。可以用于观察和分析成年人大脑的结构和功能特征，进而研究大脑的认知过程，如学习、记忆、情感处理等方面。应用场景具体如下：
一、脑科学研究：在脑科学领域，健康成年人脑影像数据库可以广泛用于理解大脑的结构和功能。通过脑影像数据计算挖掘，能够揭示大脑各个区域的特定功能，以及这些区域是如何相互协作的。此外，该数据库还可以用于研究大脑的发育过程，以及随着年龄增长大脑结构的变化。
二、神经疾病的早期诊断：利用健康成年人的脑影像数据库，医生和研究人员可以更准确地识别出神经退行性疾病（如阿尔茨海默症）的早期迹象。通过与健康人脑影像的对比，可以早期发现脑组织的微小变化，这对于疾病的早期诊断和治疗至关重要。
三、人工智能与机器学习：在人工智能和机器学习领域，这些数据库提供了大量的数据用于训练算法。通过该健康成年人脑影像数据库，AI系统可以更好地学习识别脑部疾病，或者在神经科学研究中进行模式识别。
四、教育与培训：在神经科学和医学教育中，该数据库为学生提供了丰富的学习资源。学生可以通过分析这些脑影像来了解大脑结构和功能，增强他们对神经解剖学和神经生理学的理解。
五、跨学科研究：该健康成年人脑影像数据库能够促进跨学科研究的发展。例如，心理学家可以利用这些数据来研究认知过程和情绪反应，而社会科学家可以研究社会行为与大脑活动之间的关系。
总的来说，该健康成年人脑影像数据库是一个多功能的资源，在多个领域中都有广泛的应用前景。随着技术的进步和数据量的增加，该数据库在未来的科学研究和临床应用中将发挥更加重要的作用。在中国健康人脑数据库的处理过程中，采用模块化、层级式的设计架构，使用空间变换、时间分解、特征提取等方法，将宏观尺度的人脑连接组进行数据清理、匿名化和预处理，个体连接组图谱绘制和数据挖掘及知识发现三个等级的计算，精确地分提取、分析和整合了大量的脑结构和功能数据。可以应用于多种规模（如个体、群体、社会）的大脑研究模型中，对于神经科学研究及本土化数据共享具有重要的意义。简要说明如下：
步骤1：数据获取和预处理
1. 数据收集：从健康成年人志愿者中收集fMRI数据，包括结构和静息态功能脑影像。
2. 数据匿名化：针对志愿者的人口学信息，删除其姓名；针对影像中的隐私信息，开发了面部遮罩工具，通过对面部区域识别和灰度值的变化，实现个体面部图像的匿名化。
3. 预处理：包括时间校正、空间标准化、平滑处理等，以减少运动伪影和设备差异的影响。
4. 去除非脑区域：使用脑部模板去除非脑区域数据，确保分析的准确性。
步骤2：特征提取
1. 时域分析：提取脑活动信号的时间序列，分析不同脑区在时间上的激活模式。
2. 空间模式分析：利用类似于独立成分分析的技术提取空间激活模式。
3. 网络分析：使用图理论方法分析脑区之间的功能连接和网络结构。
步骤3：指标计算
1. 皮层厚度：在对MRI图像数据进行预处理后，识别并分割大脑皮层的灰质和白质边界，重建出代表大脑皮层表面的三维模型。在重建的皮层表面模型基础上，计算皮层表面每个体素点灰质和白质边界之间的距离，即为皮层厚度。
2. 皮层表面积：在对MRI图像数据进行预处理后，自动或半自动地对脑组织进行分割，区分出大脑的灰质、白质和脑脊液等部分。随后在灰质和白质之间的边界上生成一个三维的皮层表面模型，这个模型通常由数以万计的小多边形组成，这些多边形紧密拼合以形成整个大脑皮层的连续表面。最后，计算组成皮层表面的所有小多边形的面积之和，完成皮层表面积的计算。
3. 灰质体积：在对MRI图像数据进行预处理和对脑组织进行分割提取后，得到灰质体素的空间分布，其中每个灰质像素代表一小块实际的大脑灰质组织。结合MRI扫描的分辨率，计算这些像素的总数并将其乘以单个像素的体积，得到整个大脑灰质的体积。
4. 低频波动振荡：对fMRI数据进行预处理，在大脑的特定区域或全脑范围内提取BOLD信号的时间序列。随后使用时间序列分析技术，如快速傅里叶变换或小波变换，将时间序列数据分解成不同频率的成分。最后提取0.01到0.1Hz范围内的成分，计算这个频率范围内的功率谱密度或其他相关度量，以评估低频波动振荡的强度和特征。
5. 局部一致性：过fMRI进行预处理后，对于大脑中的每个体素，提取其BOLD信号的时间序列。选取一个特定体素及其周围的邻近体素，计算这些体素的时间序列之间的肯德尔和谐系数，从而得到该体素的局部一致性。
6. 功能同伦：在完成fMRI数据预处理后，提取每个体素的时间序列。对于大脑中的每个体素，确定其在另一大脑半球中的对称体素。对于每一对镜像对称的体素，计算它们的时间序列之间皮尔森相关系数，用于评估大脑两半球之间的功能同伦。