På makroskalan nivå av beskrivning, diffusion-viktad magnetisk resonanstomografi (MRI) är den viktigaste avbildningsteknik som används för att kartlägga den strukturella konnektiviteten hos den mänskliga connectome (Hagmann, 2005; Sporns et al., 2005; Sporns, 2011). Magnetisk resonans connectomics blir alltmer erkänd som ett verktyg för grundläggande och klinisk neurovetenskap. Flera metodologiska framsteg inom bildförvärv, rekonstruktion och traktatografi Johansen-Berg och Behrens, 2009) tyder på att automatiserade processrörledningar kommer att göra det möjligt att generera omfattande in vivo-helhjärnstatistikanslutningar. Trots de stora skillnaderna i rumslig skala och datastorlek består båda nivåerna av connectome-kartläggning av liknande stadier. Flöden för Connectome-kartläggning omfattar bildförvärv, registrering och segmentering, dataorganisation och datadelning, höggenomströmningsrördragning, analys och visualisering. Avancerade neuroinformatiska verktyg kommer att krävas för att möta utmaningar som varje steg presenterar. I den här artikeln kommer vi att fokusera på utvecklingen av neuroinformatiska verktyg inom det framväxande området makroscale connectomics. Effektiviteten i att dela data och källkod skulle gynnas om det fanns en transdisciplinär lingua franca för programmering. Särskilt inom neurovetenskapen, där forskare med varierande vetenskapliga kunskaper och programmeringsfärdigheter möts, bidrar ett gemensamt programmeringsspråk till att överbrygga klyftor mellan teoretiska och experimentella forskningsvärldar. Dessutom måste programmeringsspråket vara högnivå- och plattformsöverskridande.
Gerhard m.fl. introducera Connectome Viewer Toolkit för connectome kartläggning, analys och visualisering REF.
The Connectome Viewer Toolkit: An Open Source Framework to Manage, Analyze, and Visualize Connectomes
{'venue': 'Front. Neuroinform.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}