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fMRI:大数据分析的进展与挑战

由罗素·波德瑞克教授编辑

GigaScience我们很自豪地向大家介绍这个关于功能磁共振成像(fMRI)的前沿系列。fMRI是神经科学领域常用的技术，使用该技术的大成像数据的爆炸突出了新的挑战，如数据共享、管理和处理，以及可重复性、新型分析技术和用于管理复杂分析工作流程和来源的新工具。这个前沿系列旨在探索和突出新的进展和持续的挑战，并改善fMRI数据的数据共享和可重复性。

这篇文章的集合不是赞助的，文章都经过了杂志标准的同行评审过程。客座编辑声明没有利益冲突。

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  2. 复制整个实验的能力对科学方法至关重要。随着功能磁共振成像研究范式的不断发展和分析技术的不断丰富，功能磁共振成像的研究正日益得到广泛的应用。

    作者: Cyril Pernet和Jean-Baptiste Poline
    引用: GigaScience20154：15
    内容类型:评论 发表于:

  3. 估计大脑区域之间的功能相互作用，并将这些连接映射到认知、行为和精神领域的相应个体差异，是研究人员的核心追求。

    作者: R Cameron Craddock, Rosalia L Tungaraza和Michael P Milham
    引用: GigaScience20154: 13
    内容类型:审查 发表于:

  5. 从最初关于12到20个受试者是否足以进行fMRI研究的争论，精神病学神经成像研究的样本量已经扩大到数万。这些大规模成像…

    作者: 杰西卡·A·特纳
    引用: GigaScience20143.：29
    内容类型:审查 发表于:

  6. 功能性脑图像是丰富而嘈杂的数据，可以捕捉在给定实验环境下认知基础的神经活动的间接特征。数据挖掘可以利用它们来建立合作模型吗?

    作者: Gael Varoquaux和Bertrand Thirion
    引用: GigaScience20143.: 28
    内容类型:审查 发表于:
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