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INCloud：用于数据收集、管理、分析和临床翻译的集成神经影像云
摘要 背景 神经影像技术提供了丰富而准确的脑结构和功能测量方法，已成为心理健康和神经科学研究中最流行的方法之一。快速发展的神经影像学研究产生了大量的数据，为数据收集、大规模数据管理、高效的计算要求以及数据挖掘和分析带来了新的挑战。 目的 为应对挑战并推动神经影像技术在临床实践中的应用，我们开发了一体化神经影像云（INCloud）。INCloud 为大规模神经影像数据收集、管理、分析和临床应用的整个过程提供了全栈解决方案。 方法 INCloud 由数据采集系统、数据仓库、自动多模态图像质量检查和处理系统、脑特征库、高性能计算集群和精神障碍计算机辅助诊断系统（CADS）组成。INCloud 的独特设计是脑特征库，它将数据管理的单位从图像转换为海马体积等图像特征。通过将 CADS 连接到科学数据库，INCloud 可以积累科学数据，不断提高精神障碍客观诊断的准确性。结果 用户可以在INCloud上管理和分析神经影像数据，无需将数据下载到本地设备。INCloud用户可以根据自定义标准查询、管理、分析和共享图像特征。文中展示了基于脑特征库的“大分析”示例。结论与传统的神经影像采集和分析工作流程相比，INCloud具有数据管理和共享安全便捷、对研究人员的技术要求低、计算和数据挖掘效率高、可直接应用于临床等特点。该系统的设计和实现也适用于其他领域的影像研究平台。
