Research Project : Connectome-based Predictive Modeling using HCP dataset

Index

• Authors
• About
• Overview
• Files
• Reference

Authors

• Taehoon Kim, & Ghootae Kim
• Deep Memory Lab, Cognitive Science Research Group, Korea Brain Research Institute

About

• 이 Repository는 fMRI 데이터 분석 작업물을 담고 있습니다.
• 원본 데이터는 포함되어 있지 않습니다.
• 분석은 Python, Jupyter notebook을 통해 수행되었으며, 분석 코드 초안 및 결과는 CPM.ipynb, CPM.html에서 확인할 수 있습니다.
• 다른 파일에 대한 정보는 아래 FILES에서 확인할 수 있습니다.

Overview

• fMRI 기능적 연결성 데이터로 인지 기능, 스트레스 지표 등을 예측하기 위한 예비 분석 수행
• Human Connectome Project 공개 데이터 등 활용, 연결성과 인지 측정치 간 예측 모델링 절차 구현 및 예비 검증

Files

• CPM.ipynb : 데이터 분석을 위한 jupyter notebook source code
• CPM.html : 분석 코드 및 결과, 다운로드 후 확인 가능
• shen network.png : shen 268 atlas image
• Ref : reference paper
• hcp_data : raw data 폴더, 비어있음
• kbri_data : raw data 폴더, 비어있음

Reference

• https://github.com/esfinn/cpm_tutorial
• Finn ES, Shen X, Scheinost D, Rosenberg MD, Huang J, Chun MM, Papademetris X, Constable RT. (2015) Functional connectome fingerprinting: Identifying individuals using patterns of brain connectivity. Nature Neuroscience, 18: 1664–1671.
• Shen X, Finn ES, Scheinost D, Rosenberg MD, Chun MM, Papademetris X, Constable RT. (2017). Using connectome-based predictive modeling to predict individual behavior from brain connectivity. Nature Protocols 12: 506-18.
• Fong, A. H. C., Yoo, K., Rosenberg, M. D., Zhang, S., Li, C. S. R., Scheinost, D., ... & Chun, M. M. (2019). Dynamic functional connectivity during task performance and rest predicts individual differences in attention across studies. NeuroImage, 188, 14-25.