BIDS-LinkAhead-Integration Aufzeichnung ist jetzt verfügbar

Sie haben Interesse an der Integration von BIDS (Brain Imaging Data Structure) in LinkAhead? Wir haben einen einstündigen Workshop vorbereitet und aufgezeichnet:

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Mit unserem neuen Modul integriert sich der LinkAhead-Crawler nahtlos in BIDS-Ordnerstrukturen und ermöglicht so ein effizientes Datenmanagement und eine verbesserte Zusammenarbeit, insbesondere in Projekten, in denen BIDS mit anderen Datenstrukturen verwendet wird. Hier sind die wichtigsten Highlights der Integration:

  1. BIDS-kompatibles Daten-Parsing: Unser Modul kann nun Ordnerstrukturen lesen, die der BIDS-Spezifikation entsprechen. Es analysiert die Datei dataset_description.json sowie Datei- und Ordnernamen, extrahiert Schlüssel-Wert-Paare und übersetzt sie in LinkAhead-Entitäten. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre BIDS-Metadaten nahtlos in den LinkAhead integriert werden.
  2. Verbesserte Datenorganisation: Die BIDS-Daten können intuitiv in LinkAhead mit anderen Daten integriert werden. Dies ermöglicht explizite Verweise zwischen verschiedenen Datenentitäten (BIDS und Nicht-BIDS) und erleichtert die Speicherung wichtiger Beziehungen und Informationen.
  3. Verbesserte Suchmöglichkeiten: Eine große Stärke von LinkAhead ist die Suchfunktion. Die Integration erlaubt es nicht nur, sie auf die BIDS-Daten anzuwenden, sondern auch in Bezug auf andere verwaltete Daten. So können Sie beispielsweise alle T1-gewichteten Bilder von Fächern abrufen, für die auch einige Nicht-BIDS-Daten in LinkAhead vorhanden sind. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre BIDS-Daten leicht durchsuchbar und zugänglich sind.

Wir freuen uns über das Potenzial dieser Integration, die Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit des beispielhaften Forschungsdatenmanagements, das der BIDS-Standard bietet, weiter zu verbessern. Forscher können nun die Vorteile beider Rahmenwerke nutzen, um eine effiziente Datenverwaltung zu gewährleisten und die Reproduzierbarkeit zu fördern.

Matrix-Channel: https://matrix.to/#/#linkahead:matrix.org
Source Code: https://gitlab.indiscale.com/caosdb
Demo: https://demo.indiscale.com
Docs: https://docs.indiscale.com
Paper: https://www.mdpi.com/2306-5729/4/2/83