Ressourcen
Die Bereitstellung von Infrastruktur mittels Software, Tools und Daten ist Teil der Mission des INM-7. Nachfolgend finden Sie die Details zu den von uns angebotenen Dienstleistungen.
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ANIMA ist das Archiv für Neuroimaging-Meta-Analysen und somit eine öffentliche Web-Anwendung zum Austausch und Herunterladen von Studien. Die Benutzer können ihre Studien hochladen und mit anderen teilen, einschließlich Informationen über die Publikation und Neurobildgebungsdaten. ANIMA hat einen eingebauten Viewer, um Nifti-Dateien anzuzeigen, die die Benutzer in ihre Studien aufgenommen haben. |
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Die JuBrain Anatomy Toolbox (a.k.a. SPM Anatomy Toolbox) ist ein SPM-Plugin mit probabilistischen zytoarchitektonischen Karten zur Kombination mit funktionellen Neurobildgebungsdaten. |
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JuSpace ist eine Toolbox, die eine cross-modale Korrelation von MRI-basierten Messungen mit von der nuklearmedizinischen Bildgebung abgeleiteten Schätzungen ermöglicht, die verschiedene Neurotransmittersysteme abdecken, darunter dopaminerge, serotonerge, noradrenerge und GABAerge (Gamma-Aminobuttersäure)-Neurotransmission. |
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Das DCTS-Webtool ist ein online Dimensionen- und Clustering-Tool zur Beurteilung der Schizophrenie-Symptomatologie auf der Grundlage der Positiv- und Negativ-Syndrom-Skala (PANSS). |
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DataLad zielt darauf ab, den Zugang zu wissenschaftlichen Daten aus verschiedenen Quellen (z.B. Labor- oder Konsortiumswebseiten wie Human Connectome; Datenaustauschportale wie OpenfMRI und CRCNS) über eine einzige bequeme Schnittstelle und integriert mit Ihren Software-Paketverwaltern (wie APT in Debian) zu ermöglichen. Obwohl es eigentlich auf Neurobildgebungs- und neurowissenschaftliche Daten im Allgemeinen abzielt, wurde es für eine breitere Nutzung konzipiert, weshalb eine breite Palette von Beiträgen aus anderen Bereichen erwünscht ist. |
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NeuroDebian bietet eine große Sammlung populärer neurowissenschaftlicher Forschungssoftware für das Debian-Betriebssystem sowie Ubuntu und andere Derivate. Zu den populären Paketen gehören AFNI, FSL, PyMVPA und viele andere. |
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PyMVPA ist ein Python-Paket, das die statistische Lernanalyse großer Datensätze erleichtern soll. Es bietet ein erweiterbares Framework mit einer High-Level-Schnittstelle zu einer breiten Palette von Algorithmen für Klassifikation, Regression, Merkmalsauswahl, Datenimport und -export. Es ist so konzipiert, dass es sich gut in verwandte Softwarepakete wie Scikit-Learning, Shogun, MDP usw. integrieren lässt. Obwohl es nicht auf den Bereich der Neurobildgebung beschränkt ist, eignet es sich hervorragend für solche Datensätze. |
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Studyforrest ist eine offene Einladung an jeden, sich an einem dezentralisierten Versuch zu beteiligen, die Möglichkeiten der offenen Wissenschaft im Bereich der Neurobildgebung zu erforschen. Wir wollen dokumentieren, wie viel (wissenschaftlicher) Wert aus einer Datenfreigabe generiert werden kann - aus der Veröffentlichung von wissenschaftlichen Erkenntnissen, die aus diesem Datensatz abgeleitet wurden, von Algorithmen und Methoden, die auf diesem Datensatz evaluiert wurden, und/oder von Erweiterungen dieses Datensatzes durch die Erfassung und Einbeziehung neuer Daten. |
| Connectivity-Based Parcellation (CBP) Die auf regionaler Konnektivität basierende Parzellierung (engl. connectivity-based parcellation; CBP) ist ein Verfahren zur regionalen Kartierung durch weiträumige Konnektivitätsprofile (Eickhoff et al., 2015), das die Hirnorganisation innerhalb einer Region-of-Interest (ROI) aufzeigt. |
