Réseaux cérébraux temporels

Mis à jour : 13/04/2023
Ensemble de réseaux cérébraux temporels obtenus à partir de données IRMf au repos

Ce jeu de données contient un ensemble de réseaux cérébraux temporels. Les réseaux sont obtenus à partir de données IRMf au repos de 1047 sujets du Human Connectome Project (HCP).

 

Pipeline

Le pipeline prend les signaux dépendant du niveau d'oxygène dans le sang provenant de l'IRMf pour chaque voxel du cerveau et les traite. Le résultat est un réseau temporel qui représente l'activité entre les régions cérébrales pendant les 12 minutes environ de l'examen.

Les paramètres du pipeline sont les suivants :

  • Taille de la fenêtre : 60 secondes
  • Recouvrement des fenêtres : 30 secondes
  • Paramètres de la fenêtre de Tukey : 0 (fenêtre rectangulaire)
  • Corrélation : Pearson
  • Atlas : Schaefer

 

Réseaux temporels

Les réseaux sont non dirigés et pondérés. Les valeurs de la diagonale sont égales à 1, car elles correspondent à la corrélation d'une région cérébrale avec elle-même. Le nombre de nœuds ne change pas avec le temps, mais des liens apparaissent et disparaissent.

 

Structure du jeu de données

Le jeu de données est organisé comme suit :

  • Le fichier id_subjects.txt contient la liste des identifiants des sujets, qui sont une sélection du jeu de données HCP.
  • Chaque dossier contient un réseau pour chaque sujet dans un fichier .txt. Les réseaux sont compressés en plusieurs fichiers .zip de 1 Go chacun pour faciliter le téléchargement.
  • La première ligne de chaque fichier .txt contient le nombre de nœuds et le nombre d'instantanés du réseau divisé par un espace. Les lignes suivantes contiennent la liste des liens du réseau sous la forme i,j,t,w, ce qui signifie que le lien entre le nœud i et le nœud j à l'instant t a un poids w.

 

Les noms des dossiers ne correspondent pas exactement au numéro de nœud du réseau qu'ils contiennent (convention des neurosciences). Le nombre réel de nœuds (qui est indiqué dans l'en-tête des fichiers .txt) est le nom du dossier plus 2, par exemple le dossier 100 contient des réseaux avec 102 nœuds.

ROSSI, Aurora; DESLAURIERS-GAUTHIER, Samuel; NATALE, Emanuele, 2023, "Temporal Brain Networks", https://doi.org/10.57745/PR8VUV, Recherche Data Gouv, V1