Federated Analysis of Neuroimaging Data: A Review of the Field.
Federated Analysis of Neuroimaging Data: A Review of the Field.
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DOI：
10.1007/s12021-021-09550-7
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发表时间：
2022-04
期刊：
影响因子：
3
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
神经成像领域已经接受了共享数据来共同推进我们对大脑的理解。但是，数据共享，特别是在拥有大量受保护健康信息（PHI）的站点之间的数据共享，可能非常麻烦且耗时。最近，协作框架得到了更大的推动，它可以在不离开原始位置的情况下对神经成像数据进行大规模联合分析。然而，仍然需要一种标准化的联邦方法，它不仅允许遵循FAIR（可查找性、可访问性、互操作性、可重用性）数据原则的数据共享，而且还可以在保持主题隐私的同时简化分析和通信。在本文中，我们回顾了目前正在使用的神经成像分析工具和框架的非详尽列表。然后，我们提供了一个更新我们的联合神经成像分析软件系统，协作信息学和神经成像套件工具包匿名计算（COINSTAC）。最后，我们对神经影像数据联合分析的未来研究方向进行了展望。
The field of neuroimaging has embraced sharing data to collaboratively advance our understanding of the brain. However, data sharing, especially across sites with large amounts of protected health information (PHI), can be cumbersome and time intensive. Recently, there has been a greater push towards collaborative frameworks that enable large-scale federated analysis of neuroimaging data without the data having to leave its original location. However, there still remains a need for a standardized federated approach that not only allows for data sharing adhering to the FAIR (Findability, Accessibility, Interoperability, Reusability) data principles, but also streamlines analyses and communication while maintaining subject privacy. In this paper, we review a non-exhaustive list of neuroimaging analytic tools and frameworks currently in use. We then provide an update on our federated neuroimaging analysis software system, the Collaborative Informatics and Neuroimaging Suite Toolkit for Anonymous Computation (COINSTAC). In the end, we share insights on future research directions for federated analysis of neuroimaging data.
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影响因子：
3.5
作者：
Gorgolewski K;Burns CD;Madison C;Clark D;Halchenko YO;Waskom ML;Ghosh SS
通讯作者：
Ghosh SS
NeuroMark：基于自动化和自适应 ICA 的管道，用于识别脑部疾病的可重复功能磁共振成像标记。
DOI：
10.1016/j.nicl.2020.102375
发表时间：
2020
期刊：
NeuroImage. Clinical
影响因子：
--
作者：
Du Y;Fu Z;Sui J;Gao S;Xing Y;Lin D;Salman M;Abrol A;Rahaman MA;Chen J;Hong LE;Kochunov P;Osuch EA;Calhoun VD;Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative
通讯作者：
Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative
影响因子：
3.5
作者：
Gazula H;Baker BT;Damaraju E;Plis SM;Panta SR;Silva RF;Calhoun VD
通讯作者：
Calhoun VD
影响因子：
48
作者：
Esteban, Oscar;Markiewicz, Christopher J.;Gorgolewski, Krzysztof J.
通讯作者：
Gorgolewski, Krzysztof J.
影响因子：
3.5
作者：
Das S;Zijdenbos AP;Harlap J;Vins D;Evans AC
通讯作者：
Evans AC