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Revista Cubana de Ciencias Informáticas
versión On-line ISSN 2227-1899
Resumen
MENDOZA SOSA, José Carlos; ORELLANA GARCIA, Arturo y AUBERT VAZQUEZ, Eduardo. Herramienta para la estructuración de datos de neurociencias bajo la especificación BIDS. RCCI [online]. 2023, vol.17, n.4 Epub 01-Dic-2023. ISSN 2227-1899.
Los neurodatos son información relativa a la actividad cerebral obtenida mediante el empleo de neurotecnologías. En el Centro de Neurociencias de Cuba, dos de los datos más comunes son generados por los equipos de Imagen por Resonancia Magnética (MRI) y el Electroencefalograma (EEG). Estos datos son heterogéneos y generan información en varios formatos diferentes, esto provoca que el intercambio de información se dificulte y se retrasen en ocasiones los resultados que podrían obtenerse de estudios científicos. Brain Imaging Data Structure (BIDS) es un estándar reciente para abordar este problema, sin embargo, existe información que está fuera del estándar BIDS y se utilizan herramientas, denominadas convertidores, para estandarizar las bases de datos que no siguen las normativas de BIDS. El objetivo del trabajo es presentar una herramienta para la estandarización y estructuración de neurodatos de MRI y EEG, que permita solucionar las dificultades internacionales de propuestas previas. Para ello se realiza un análisis de los convertidores y algoritmos que se emplean para este fin, con el objetivo de resumir sus características principales, buenas prácticas y elementos de interés a tener presente en la actual investigación. Se emplea el método análisis-síntesis para comprender los elementos que componen los convertidores, las funciones que cumplen y su importancia. Como resultado se obtuvo una herramienta para convertir bases de datos de neurociencias de Resonancia Magnética y Electroencefalogramas a la especificación BIDS. Es posible convertir múltiples datos con la propuesta desarrollada, una característica que otros convertidores no tienen, además propicia integrar información valiosa para el almacenamiento y análisis de los datos.
Palabras clave : API; BIDS; EEG; neuroimagen; python.