Tập sách Truy cập mở này khám phá những tiến bộ và thách thức mới nhất trong các phương pháp chuẩn hóa, quản lý mã hiệu quả và xử lý dữ liệu có thể mở rộng của các tập dữ liệu hình ảnh thần kinh. Các chương trong cuốn sách này được tổ chức thành bốn phần. Phần Một chỉ cho nhà nghiên cứu cách truy cập và tải xuống các tập dữ liệu lớn và cách tính toán ở quy mô lớn. Phần Hai đề cập đến các phương pháp hay nhất để làm việc với dữ liệu lớn, bao gồm cách xây dựng các đường ống có thể tái tạo và cách sử dụng Git. Phần Ba xem xét cách thực hiện tiền xử lý dữ liệu có cấu trúc và chức năng ở quy mô lớn và Phần Bốn mô tả các hộp công cụ khác nhau để thẩm vấn các tập dữ liệu hình ảnh thần kinh lớn, bao gồm các phương pháp học máy và học sâu.

Abstract:

This Open Access volume explores the latest advancements and challenges in standardized methodologies, efficient code management, and scalable data processing of neuroimaging datasets. The chapters in this book are organized in four parts. Part One shows the researcher how to access and download large datasets, and how to compute at scale. Part Two covers best practices for working with large data, including how to build reproducible pipelines and how to use Git. Part Three looks at how to do structural and functional preprocessing data at scale, and Part Four describes various toolboxes for interrogating large neuroimaging datasets, including machine learning and deep learning approaches

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Whelan, Robert (editor), Lemaître, Hervé (editor)
Thông tin nhan đề:	Methods for Analyzing Large Neuroimaging Datasets
Nhà xuất bản:	Springer Nature
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/150551
Mô tả vật lý:	432p.
Năm xuất bản:	2025