斯卡拉布莱恩数据，斯卡拉布莱恩

斯卡拉布莱恩（Scalable Brain Atlas）是一个基于大规模神经影像数据的三维人脑解剖学图谱。它由美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）的研究团队开发，旨在提供一个高分辨率、多模态的人脑图谱，以帮助神经科学家更好地理解人脑结构和功能。

斯卡拉布莱恩的数据来源于多个神经影像数据集，包括MRI、DTI、fMRI等。这些数据集覆盖了大脑的不同区域和层次，从微观结构到宏观功能都有所涉及。通过将这些数据整合起来，斯卡拉布莱恩得以呈现出一个全面、连续、可扩展的人脑图谱。

斯卡拉布莱恩的特点之一是其高分辨率。它的分辨率达到了0.2毫米，比传统的人脑图谱要高出数倍。这使得斯卡拉布莱恩能够显示出更为精细的结构和连接，从而更好地揭示人脑的组织和功能。

另一个特点是其多模态性。斯卡拉布莱恩不仅包含了MRI、DTI、fMRI等多种影像数据，还包括了光学显微镜下的神经元形态数据。这些数据可以相互印证，从而更加准确地描述人脑的结构和功能。

斯卡拉布莱恩还具有可扩展性。它的数据集可以随着新的神经影像数据的加入而不断更新和扩展。这使得斯卡拉布莱恩能够跟上神经科学研究的最新进展，为研究人员提供更为全面和准确的人脑图谱。

总之，斯卡拉布莱恩是一个基于大规模神经影像数据的高分辨率、多模态、可扩展的人脑图谱。它为神经科学研究提供了一个重要的工具，有望帮助我们更好地理解人脑的结构和功能。