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我们创建了一套资源，用于基于健康脑网络 (HBN) 研究的公开扩散 MRI (dMRI) 数据开展研究。首先，我们将 HBN dMRI 数据 (N = 2747) 整理到脑成像数据结构中，并根据最佳实践对其进行预处理，包括去噪和校正运动效应、与磁化率相关的失真和涡流。预处理后可供分析的数据已公开。数据质量在 dMRI 分析中起着关键作用。为了优化 QC 并将其扩展到这个大型数据集，我们通过专家评分的小型数据子集和社区科学家评分的大型数据集的组合来训练神经网络。该网络在保留集 (ROC-AUC = 0.947) 上执行的 QC 与专家的 QC 高度一致。对神经网络的进一步分析表明，它依赖于与 QC 相关的图像特征。总而言之，这项工作既为推动大脑连接和儿童心理健康的跨诊断研究提供了资源，也为大型数据集的自动化质量控制建立了新的范式。
针对儿童脑白质研究的可分析且质量可控的资源
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