<div dir="ltr">Dear neuroimaging community,<div>Most of our daily work involves data - acquiring, organizing, cleaning, analyzing, understanding, and explaining data. MRI scanners produce a lot of complicated outputs with rich metadata needed for further analysis. In addition all of the external measures of behaviour and individual differences contribute to the complexity of acquired data. It is easy to get lost in this chaos especially for early scientists new to the field.</div><div><br></div><div>How we store, organize, and describe neuropsychological data has been an individual issue. Each researcher had their own way of describing data. Such approach can be problematic when one dataset needs to be used by more than one person. Imagine a situation when as a PI you want your postdoc to reanalyze an old dataset acquired by a long gone PhD student just to discover that bits are missing and the rest is an unreadable Excel spreadsheet.</div><div><br></div><div>We want to solve this problem. For the past couple of months we have been working on a specification describing how to organize and describe neuropsychological data obtained from fMRI (task and rest), structural, and diffusion experiments. Our goal was to make it easy to adopt and mirroring practices people already follow, but at the same time friendly for developers. The new standard is called Brain Imaging Data Structure (BIDS - <a href="http://bids.neuroimaging.io/">http://bids.neuroimaging.io/</a>) and it&#39;s based on folders, NIFTI, JSON and tabular files. It does not require any software (such as a database). It&#39;s intended to capture raw data, but it&#39;s easy to extend with derivatives. This is how a BIDS dataset looks like: <a href="https://55b6842373553c2422bd99ac533b084533ea6cb7.googledrive.com/host/0B2JWN60ZLkgkQm9ZazZCWS1VNVE/ds114/">https://55b6842373553c2422bd99ac533b084533ea6cb7.googledrive.com/host/0B2JWN60ZLkgkQm9ZazZCWS1VNVE/ds114/</a> Here&#39;s the full spec: <a href="http://bids.neuroimaging.io/bids_spec0.4.pdf">http://bids.neuroimaging.io/bids_spec0.4.pdf</a></div><div><br></div><div>Having a common formalized way of organizing and describing data have advantages beyond sharing across members of the same lab. Workflow developers can build tools that will be able to preprocess your data with very little user input. It will be also easier import such formatted dataset into databases (XNAT, COINS, Scitran, NiDB, openfmri etc.) and share it with wider public. We already started writing tools (and OpenfMRI2BIDS converter: <a href="https://github.com/INCF/openfmri2bids">https://github.com/INCF/openfmri2bids</a> and BIDS validator: <a href="https://github.com/Squishymedia/bids-validator">https://github.com/Squishymedia/bids-validator</a>) and we hope that mayor pipeline engines (LONI, AA, C-PAC, REST, PSOM, Nipype etc.) will adopt BIDS.</div><div><br></div><div>We have also prepared many example dataset showcasing the new standard: <a href="https://55b6842373553c2422bd99ac533b084533ea6cb7.googledrive.com/host/0B2JWN60ZLkgkQm9ZazZCWS1VNVE/">https://55b6842373553c2422bd99ac533b084533ea6cb7.googledrive.com/host/0B2JWN60ZLkgkQm9ZazZCWS1VNVE/</a> (they are all task based fMRI, but I will soon add some resting state as well).</div><div><br></div><div>We would love to hear your feedback. Would you recommend this for your lab? Does it cover the types of studies you do? Either reply to this email or comment on the current working draft: <a href="https://docs.google.com/document/d/1HFUkAEE-pB-angVcYe6pf_-fVf4sCpOHKesUvfb8Grc/edit?usp=sharing">https://docs.google.com/document/d/1HFUkAEE-pB-angVcYe6pf_-fVf4sCpOHKesUvfb8Grc/edit?usp=sharing</a></div><div><br></div><div>Best,</div><div>Chris Gorgolewski and the INCF Data Sharing Task Force</div></div>