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【24h】

Big Data Approaches for the Analysis of Large-Scale fMRI Data Using Apache Spark and GPU Processing: A Demonstration on Resting-State fMRI Data from the Human Connectome Project

机译：使用Apache Spark和GPU处理分析大型fMRI数据的大数据方法：来自人类Connectome项目的静态fMRI数据的演示

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Technologies for scalable analysis of very large datasets have emerged in the domain of internet computing, but are still rarely used in neuroimaging despite the existence of data and research questions in need of efficient computation tools especially in fMRI. In this work, we present software tools for the application of Apache Spark and Graphics Processing Units (GPUs) to neuroimaging datasets, in particular providing distributed file input for 4D NIfTI fMRI datasets in Scala for use in an Apache Spark environment. Examples for using this Big Data platform in graph analysis of fMRI datasets are shown to illustrate how processing pipelines employing it can be developed. With more tools for the convenient integration of neuroimaging file formats and typical processing steps, big data technologies could find wider endorsement in the community, leading to a range of potentially useful applications especially in view of the current collaborative creation of a wealth of large data repositories including thousands of individual fMRI datasets.
机译：用于大型数据集的可伸缩分析的技术已经出现在互联网计算领域，但是尽管存在数据和研究问题，尤其是在fMRI中需要高效的计算工具，但神经成像仍然很少使用该技术。在这项工作中，我们介绍了将Apache Spark和图形处理单元（GPU）应用到神经影像数据集的软件工具，特别是为Scala中的4D NIfTI fMRI数据集提供了分布式文件输入，以供在Apache Spark环境中使用。显示了在fMRI数据集的图形分析中使用此大数据平台的示例，以说明如何开发使用它的处理管道。有了更多用于方便地集成神经影像文件格式和典型处理步骤的工具，大数据技术可以在社区中得到广泛认可，尤其是考虑到当前协作创建的大量大数据存储库，这将导致一系列潜在有用的应用程序。包括数千个单独的fMRI数据集。

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