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#Softwareentwicklung ist nicht etwas, das man nachts und allein bei Kaffee und Pizza macht. #Forschungssoftware ist #kollaborativ! Ein beliebtes Format zur Entwicklung und Vermittlung ist ein sogenannter #Hackathon (oder "Brainhack" in den #Neurowissenschaften): eine meist interdisziplinäre kurzweilige Soft- oder Hardwareentwicklungsveranstaltung. Beim #Brainhack auf der diesjährige Kongress der https://wisskomm.social/@dgkn waren die #ABCD_J #Research_Software_Engineers dabei: https://www.abcd-j.de/de/news/2025-dgkn-hackroom/

Wie die Werkzeuge des #ABCD_J Projektes in der klinischen Praxis angewandt werden, das wollen wir in #Studienhighlights zeigen. Darin fassen wir die Ergebnisse wissenschaftlicher Publikationen allgemeinverständlich zusammen. Eine kürzlich erschienene Studie zeigt beispielsweise mittels #JTrack Social Unterschiede in Kommunikationsmustern zwischen neurotypischen Erwachsenen und Erwachsenen mit #AutismusSpektrumStörung auf. Das ganze Highlight gibt es hier: https://www.abcd-j.de/de/showcases/showcase-asd

Mehrere Liniendiagramme, die die durchschnittliche tägliche Nutzungsdauer von Smartphones in verschiedenen Kommunikationskategorien zeigen. In Türkis sind jeweils die Daten der Kontrollgruppe mit typischer neurologischer Entwicklung (TD) abgebildet, und in rosa die Daten der Erwachsenen mit Autismus-Spektrum-Störung (ASD). In der Gesamtkommunikation zeigt sich kein Unterschied zwischen den Gruppen (unterste Grafik). Die TD Gruppe nutzt jedoch mehr verbale Kommunikation als die ASD Gruppe (oberste Grafik), während die ASD Gruppe mehr schriftliche Kommunikation nutzt (zweite Grafik).

#RSE #Stories hinter #ABCD_J: @jsheunis (https://www.abcd-j.de/contributors/stephan-heunis/) entwickelt federführend @datalad catalog, die Software hinter unserem (Meta-)Datenkatalog. Früher hat her mit Echtzeit #fMRI in Gehirne geschaut, jetzt baut er #Open_Source #Werkzeuge zur Unterstützung inklusiver #Wissenschaftsgeminschaften.

#RSE #Stories hinter #ABCD_J: Mehran Turna (https://www.abcd-j.de/de/contributors/mehran-turna/) ist einer der #Entwickler von #JTrack. Neben der Forschung zu digitalen #Biomarkern und #mobileHealth arbeitet Mehran ehrenamtlich mit https://code.org/ zusammen, um Teenagern das Programmieren und die Bedienung von Robotern beizubringen 🤖

Übrigens: Wenn auch Sie mit den technischen Lösungen des #ABCD_J Projekts arbeiten wollen, gibt es keine Hindernisse: Unsere #Software steht zur freien Verfügung. Außerdem gibt es regelmäßige virtuelle #Sprechstunden zum Austausch mit Interessierten: https://www.fz-juelich.de/de/inm/inm-7/leistungen/tools/virtuelle-sprechstunden

#Open_Source_Software #JuLearn @datalad #JTrack

Drei Personen, die an einem virtuellen Videoanruf auf einem Desktop-Computer teilnehmen

🏆 #JuLearn – eine #ML #Python Bibliothek im #ABCD_J #Open_Source_Software Stack – wird als @fzj #JuRSE (Jülich Research Software Engineering) #Code of the Month für Mai 2025 vorgestellt! Lesen Sie mehr auf der JuRSE-Website: https://www.fz-juelich.de/en/rse/community-initiatives/jurse-code-of-the-month/may-2025.

#Machine_Learning #Software #RSE

Screenshot des JuLearn Scores Viewer, der Daten für die Metrik neg_mean_absolute_error für drei Modelle anzeigt: gauss, rvr und svm.

Gibt es eine Rolle für #AI in dem #ABCD_J Projekt? Ja! Und #JuLearn (https://juaml.github.io/julearn/main/index.html) -- eine #Open_Source_Software, die auf @sklearn aufbaut -- ist die Art und Weise, wie wir sie implementieren. Die JuLearn #Python Bibliothek ermöglicht es Nutzern, #ML Modelle aus @pandas_dev DataFrames zu testen, indem sie die Menge des notwendigen Codes minimiert und Datenlecks vermeidet. Sie fördert verzerrungsfreie Methoden und Ergebnisse, die konsequent auf Verallgemeinerbarkeit getestet werden.

Schon gewusst? Im Kern des #ABCD_J Projektes steht auch ein dezentraler (Meta-) #Datenkatalog (https://data.abcd-j.de). In diesem können Projektpartner Informationen über #Datensätze hinterlegen und auffindbar machen. Damit machen wir wissenschaftliche #Daten #FAIR, aber nur so weit zugänglich, das der #Datenschutz gewahrt bleibt. Die #Software dahinter ist @datalad catalog (https://docs.datalad.org/projects/catalog/en/latest/index.html), eine freie #Open_Source_Software zum Erstellen von (Meta-) #Datenbrowsern.

#RDM #Metadaten

Screenshot des ABCD-J-Datenkatalogs, einschließlich der Beschreibung (auf Englisch), Dieser Datenkatalog enthält Datensätze aus dem ABCD-J-Forschungsverbundprojekt mit dem offiziellen Titel "Verbundprojekt: Accessing Behavior for Clinical Data and Joint usage (ABCD-J) - Eine Plattform für Verhaltensmarker der digitalen Neuromedizin in NRW". Dieses Projekt ist eine Kooperation von fünf Forschungseinrichtungen in Nordrhein-Westfalen: Universitätsklinikum RWTH Aachen, Universitätsklinikum Bonn, Universitätsklinikum Köln, Universitätsklinikum Düsseldorf und Forschungszentrum Jülich. Das übergreifende Ziel von ABCD-J ist es, bestehende technische Lösungen für die Forschungspraxis nutzbar zu machen. Aus sozialer Sicht soll das ABCD-J-Projekt die Zusammenarbeit zwischen mehreren Forschungszentren fördern und erleichtern, während aus technischer Sicht das Projekt die Forschung durch die Homogenisierung von Arbeitsabläufen und Prozessen beschleunigen wird, wobei der Schwerpunkt auf der Entwicklung digitaler Biomarker liegt.

Was wollen wir konkret mit #ABCD_J erreichen? Wir wollen klinischen #Neurologie- und #Psychiatrie-Forschern eine digitale Infrastruktur zur Verfügung stellen, die 1) #Datenerhebung mit #mobileHealth-Technologien, 2) #Datenmanagement nach den #FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) und 3) automatisierte #Datenanalyse mit #ML-Algorithmen, mit dem Ziel, digitale #Biomarker zu entwickeln. Wie wir das machen, erläutern wir auf diesem Kanal und unter https://www.abcd-j.de/.

Schematische Darstellung der Logos für die in ABCD-J-verwendeten Technologien, einschließlich Lösungen für mobile Gesundheit (JTrack), Datenmanagement (DataLad) und maschinelles Lernen (JuLearn).

Hallo Mastodon! Zeit für unsere #Vorstellung. Hier trötet das #ABCD_J Projekt. Wir sind eine vom Land NRW geförderte Initiative für die Verbesserung von klinischer Forschung mittels #Biomarkern und #mobileHealth. Dazu integrieren wir – das Institut für Neurowissenschaften und Medizin: Gehirn und Verhalten (INM-7) @fzj, und unsere klinischen Partner an den Unikliniken Aachen, Bonn, Köln, und Düsseldorf – verschiedene technische Lösungen zu einer Plattform für digitale Biomarker und vernetzen uns.

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