Now and Future of Data Sharing = 데이터 공유의 현재와 미래 - 뇌 자기공명영상 저장소 -

국문 초록 (Abstract)

지난 10년간, 인간 신경과학의 재현성과 투명성의 가치를 감안하여 뇌 자기공명영상(MRI) 데이터 공유 관행이 증대하고 있다. 인간 신경과학의 큰 변동성과 높은 위양성 비율을 고려했을 때, 보다 견고한 연구 결과를 위해서는 더욱 방대한 다차원 데이터베이스가 필요하다. 현재, 여러 조건과 다중양식을 활용한 수백여 개의 뇌영상 연구들에 걸친 수만 개의 뇌 자기공명영상 데이터세트가 뇌 자기공명영상 데이터 저장소를 통해 공유되고 있다. 본 논문에서는 뇌 자기공명영상 공유의 목적, 절차 및 현재 상태를 검토할 것이다. 비판적으로 검토할 예정이다. 본 종설은 주로 구조적 및 기능적 뇌 자기공명영상 공공 데이터베이스를 이용한 프로젝트와 과학적 발견에 중점을 두었으며, 이는 구조적 뇌영상의 경우 T1 및 확산 강조 영상으로, 기능적 뇌영상의 경우 휴지상태 및 과제기반 기능적 뇌영상으로 세분화될 것이다. 뇌자기공명영상 공유의 도전과제와 미래적 지향점은 마지막으로 논의된다. 뇌 자기공명영상 공유의 진보는 효과적인 종적 및 다방향 뇌영상 연구 환경을 조성함으로써 인간 신경과학의 더욱 빠른 진전으로 이어지리라 기대되는 바이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Over the past decade, practice of sharing brain magnetic resonance imaging (MRI) data is increasing given significance of reproducibility and transparency in human neuroscience. Larger multimodal brain MRI databases are needed for more robust research findings considering potential possibilities of large variability in human neuroscience. There are currently more than tens of thousands of shared brain MRI datasets across multiple conditions and hundreds of neuroimaging studies using multimodality through shared brain MRI data repositories. This article critically reviews aims, procedures, and current state of brain MRI data sharing. This review focuses on projects and research findings using structural and functional MRI open databases and is further divided into T1- and diffusion-weighted images for structural MRI as well as resting-state and task-based functional MRI. The challenges and directions are finally discussed. Advances in brain MRI data sharing will lead to more rapid progression in human neuroscience by fostering effective longitudinal, multi-site, multimodal neuroimaging research.

목차 (Table of Contents)

• Introduction
• Methods
• Main Body
• Conclusion
• References
• ABSTRACT