小说在脑成像数据分析方法的发展近年来极其快节奏和新颖的数据分析工具的进步至关重要的理解大脑在健康和疾病。这些工具和图像处理方法的定量验证,它们依靠,然而,缺乏不远了。这将是极具价值的方法,开发人员和类型,以更好地了解一个特定的数据分析方法的优势和局限性,并能够比较不同的方法。研究人员开发新方法的主要挑战大脑图像分析是缺乏的地面实况验证新开发的方法。在许多地区,没有公共基准系统包含在验证研究的数据集,以便在研究结果可以很容易地比较。可能的原因是生理(例如,神经元和代谢)和物理(如磁和电)过程潜在的大脑图像是极其复杂的。一个可能的(但不是唯一的)解决方案是发展先进的图像仿真平台模拟复杂物理现象背后的大脑成像技术和构建神经动力学简化模型。

这个特殊的问题寻求征求原始研究的文章和评论文章的发展先进的大脑成像验证方法(功能磁共振成像、核磁共振、EEG、MEG,和PET)等的应用方法评估数据分析算法。它还包括图像数据库方法验证目的和计算方法的验证(neuroinformatics)方面。

潜在的主题包括,但不限于:

• 大脑图像仿真宠物,EEG、MEG,功能磁共振成像和磁共振成像
• 真实建模在图像仿真和有效的发展和现实的仿真模型
• 在脑成像方法验证方法(不一定是基于仿真)
• 数据库方法验证(演示他们的潜在使用)
• 验证数据分析方法在脑成像的研究
• 研究表明在脑成像定量验证的价值