A Standards Organization for Open and FAIR Neuroscience: the International Neuroinformatics Coordinating Facility

There is great need for coordination around standards and best practices in neuroscience to support efforts to make neuroscience a data-centric discipline. Major brain initiatives launched around the world are poised to generate huge stores of neuroscience data. At the same time, neuroscience, like many domains in biomedicine, is confronting the issues of transparency, rigor, and reproducibility. Widely used, validated standards and best practices are key to addressing the challenges in both big and small data science, as they are essential for integrating diverse data and for developing a robust, effective, and sustainable infrastructure to support open and reproducible neuroscience. However, developing community standards and gaining their adoption is difficult. The current landscape is characterized both by a lack of robust, validated standards and a plethora of overlapping, underdeveloped, untested and underutilized standards and best practices. The International Neuroinformatics Coordinating Facility (INCF), an independent organization dedicated to promoting data sharing through the coordination of infrastructure and standards, has recently implemented a formal procedure for evaluating and endorsing community standards and best practices in support of the FAIR principles. By formally serving as a standards organization dedicated to open and FAIR neuroscience, INCF helps evaluate, promulgate, and coordinate standards and best practices across neuroscience. Here, we provide an overview of the process and discuss how neuroscience can benefit from having a dedicated standards body

O otevřených pracovních postupech pro zpracování standardizovaných elektroencefalografických dat

S rostoucím množstvím experimentálních dat se otevřenost, férovost a reprodukovatelnost vědecké experimentální práce staly důležitými faktory pro výzkumníky, časopisy a financující orgány. Tyto druhy výzev však nejsou snadno a přímo dosažitelné. Cílem tohoto článku je přispět k těmto snahám představením pokroků v budování vyspělejšího životního cyklu elektroencefalografických dat/ dat evokovaných potenciálů. Jsou popsány a diskutovány progresivní iniciativy v oblasti standardizace dat, datové formáty a trendy ve využívání metod strojového a hlubokého učení pro zpracování dat z dané oblasti. Je navržen, implementován a na veřejně dostupném souboru dat ověřen otevřený pracovní postup zpracování založený na analýze současných softwarových nástrojů pro předzpracování, zpracování a klasifikaci elektroencefalografických dat/dat evokovaných potenciálůWith increasing amounts of experimental data, openness, fairness, and reproducibility of scientific experimental work have become important factors for researchers, journals and funding bodies. However, these kinds of challenges are not easily and directly achievable. The goal of this paper is to contribute to these efforts by introducing advances in building more mature lifecycle of electroencephalography/event-related potential data. The progressive data standardization initiatives, data formats, and trends in using machine and deep learning methods for processing of domain data are described and discussed. An open processing workflow based on the analysis of current software tools for preprocessing, processing and classification of electroencephalography/event-related potential data is proposed, implemented and verified on a publicly available dataset

Dopad hudby na aktivitu mozku člověka při duševní námaze

Protože hudba je nedílnou součástí našeho života, je každý krok k lepšímu pochopení jejího vlivu na člověka prospěšný. Tato práce se zabývá dopadem několika druhů hudby na činnost mozku člověka při duševní zátěži. Byl navržen experiment a byla shromážděna, zpracována a analyzována elektroencefalografická data, data o srdeční frekvenci a data z dotazníků. Všechny kroky jsou popsány a je prezentována podmnožina z rozsáhlé kolekce výsledků.Because music is an integral part of our lives, every step towards a better understanding of its impact onhumans is beneficial. This paper deals with the impact of several types of music on the human brain activityduring mental stress. An experiment was designed, and electroencephalography data, heart rate data and data from questionnaires were collected, processed and analyzed. All these steps are described and a subset of thelarge collection of results is presented

Impulzní neuronové sítě pro klasifikaci dat z rozhraní mozek-počítač a obrazových dat

Impulzní neuronové sítě jsou slibným konceptem nejen z hlediska lepší simulace biologických neuronových sítí, ale také z hlediska překonání současných nevýhod umělých neuronových sítí, jako je vysoká spotřeba energie nebo pomalá doba odezvy. Článek se zaměřuje na potenciální přínosy impulzních neuronových sítí při klasifikaci evokovaných komponent zpracovávaných v mnoha tradičních experimentech rozhraní mozek-počítač. Jsou prezentovány experimenty s různými architekturami impulzních neuronových sítí a dále optimalizačními přístupy nad datovými sadami rozhraní mozek-počítač a obrazovými datovými sadami. Dosažené výsledky jsou uvedeny a diskutovány. Nejlepší dosažená přesnost byla 64,86 % pro datovou sadu evokovaných komponent a 97,09 % pro obrazovou datovou sadu.Spiking neural networks are a promising concept not only in terms of better simulation of biological neural networks but also in terms of overcoming the current disadvantages of artificial neural networks, such as high energy consumption or slow response time. The paper focuses on the potential benefits of spiking neural networks in the classification of event-related components processed in many traditional brain-computer interface experiments. Experiments with various spiking network architectures and optimization approaches over specific brain-computer interface and image datasets are presented, and their results are provided and discussed. The best accuracy achieved was 64.86% for the event-related component dataset and 97.09% for the image dataset

Brain data and driver's attention during simulated drive

The attention of drivers is a serious issue and one of the critical factors of road safety. The question is whether the electrical activity of the human brain can be correctly measured/collected and utilized to monitor and interpret the driver's attention during simulated driving. This article summarizes four experiments that have been designed, performed, and evaluated in the neuroinformatics laboratory at the University of West Bohemia. Simulated driving under various conditions in a car simulator was organized, and electrophysiology, mainly electroencephalography, data were collected from participants/drivers. The results include experience with the design of such experiments and the suitability of methods based on the collection and interpretation of electroencephalography data for driver attention detection

Využití grafové teoretické analýzy EEG na automatickou diagnostiku alkoholismu

U alkoholismu (AUD) bývá pozorována abnormální funkční konektivita mozku (FC). Tato práce popisuje analýzu FC s využitím grafové teoretické analýzy založené na EEG a strojového učení (ML). Mozková FC byla kvantifikována s využitím synchronization likelihood (SL). Neorientované grafy byly vytvořeny pro každou dvojici EEG kanálů s využitím hodnot SL. Dále byly vypočteny příznaky založené na grafech, jako je minimální kostra, vzdálenosti mezi uzly a maximální tok mezi uzly. Příznaky byly použity jako vstupní data pro klasifikaci účastníků studie. Klasifikace byla ověřena daty získanými od 30 pacientů s AUD a 30 zdravých účastníků.Abnormal functional connectivity (FC) has been commonly observed during alcohol use disorder (AUD). In this work, FC analysis has been performed by incorporating EEG-based graph-theoretic analysis and a machine learning (ML) framework. Brain FC was quantified with synchronization likelihood (SL). Undirected graphs for each channel pair were constructed involving the SL measures. Furthermore, the graph-based features such as minimum spanning tree, distances between nodes, and maximum flow between the graph nodes were computed. The matrix was used as input data to the ML framework to classify the study participants. The ML framework was validated with data acquired from 30 AUD patients and an age-matched group of 30 healthy controls

An Error Estimation for Isosurfaces

A new approach to the error estimation in isosurface construction using different tetrahedronization schemes in volume visualization will be presented. A special attention is devoted to small objects of voxel size. Error estimation is made for existing 5, 6 and 12 tetrahedra per a cube compared with new 12, 24 and 48 tetrahedra schemes. The theoretical error estimation with experimental results on CT and MRI images will be shown. The proposed approach brings better visual results of the final images and is convenient for parallel processing and hardware implementation

Data o mozku a pozornost řidiče během simulované jízdy

Pozornost řidičů je vážným problémem a jedním z kritických faktorů bezpečnosti silničního provozu. Otázkou je, zda lze elektrickou aktivitu lidského mozku správně změřit/shromáždit a využít ke sledování a interpretaci pozornosti řidiče během simulované jízdy. Tento článek shrnuje čtyři experimenty, které byly navrženy, provedeny a vyhodnoceny v neuroinformatické laboratoři Západočeské univerzity v Plzni. Byla organizována simulovaná jízda za různých podmínek na autotrenažéru a sběr elektrofyziologických dat (především elektroencefalografických) od účastníků/řidičů. Výsledky zahrnují zkušenosti s návrhem experimentů a vhodnost metod založených na sběru a interpretaci elektroencefalografických dat pro detekci pozornosti řidiče.The attention of drivers is a serious issue and one of the critical factors of road safety. The question is whether the electrical activity of the human brain can be correctly measured/collected and utilized to monitor and interpret the driver's attention during simulated driving. This article summarizes four experiments that have been designed, performed, and evaluated in the neuroinformatics laboratory at the University of West Bohemia. Simulated driving under various conditions in a car simulator was organized, and electrophysiology, mainly electroencephalography, data were collected from participants/drivers. The results include experience with the design of such experiments and the suitability of methods based on the collection and interpretation of electroencephalography data for driver attention detection