Нейронаука — Наборы Данных Мозговой Сети

  • Автор темы Bxhalxmhal
  • Обновлено
  • 21, Oct 2024
  • #1

Я студент факультета информатики и интересуюсь теорией графов. Я искал наборы данных для мозговых сетей (структурных и функциональных) для анализа графов.

Я нашел наборы данных изображений мозга, такие как HCP и nilearn, но мне было интересно, есть ли наборы данных необработанных графов для работы. Было бы здорово, если бы эти мозговые сети были также помечены фенотипом или заболеванием, потому что я хочу выполнить графический анализ.

#нейронаука #мозг #данные

Bxhalxmhal


Рег
22 Oct, 2020

Тем
66

Постов
207

Баллов
577
  • 25, Oct 2024
  • #2

Если вы создадите (бесплатную) учетную запись по адресу: https://db.humanconnectome.org , я считаю, что ты сможешь найти коннектомы через здесь.

Однако загрузка файлов кажется немного затруднительной (и кажется, что они поставляются только в очень больших пакетах).

Другой, возможно, более простой метод, если вы просто хотите, чтобы с некоторыми простыми и легко доступными файлами можно было сразу работать:

https://neurodata.io/project/connectomes/

о котором вы можете прочитать подробнее в Эта статья.

Там вы можете просто скачать некоторые графики прямо в формате .graphml. Затем вы можете использовать их, например. питон с сетьx. Например, чтобы построить объект графика из файла Graphml, построить его график и получить матрицу смежности, вы просто напишете:

 import networkx as nx

G = nx.read_graphml("/rhesus_brain_2.graphml")
M = nx.adjacency_matrix(G)
nx.draw(G, node_size = 10, width = 0.1, arrowsize = 2, pos = nx.spring_layout(G))
 

Это всего лишь простой пример, но я надеюсь, что он поможет. Казалось, что это именно то, что вам нужно: что-то сырое и простое, чтобы начать; и эти наборы данных иногда труднее всего найти.

(Я сам ищу более конкретные типы коннектомов; см. мой вопрос здесь. Если вдруг что-нибудь еще встретите, буду очень признателен, если сообщите мне.)

 

Элен"


Рег
04 Sep, 2011

Тем
66

Постов
193

Баллов
543
Тем
403,760
Комментарии
400,028
Опыт
2,418,908

Интересно