Communication Dans Un Congrès Année : 2025

Shanoir: towards FAIR sharing of medical imaging data

Shanoir: vers un partage FAIR des données d’imagerie médicale

Alexandre Pron
Michael Kain
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1037456
Communauté Shanoir
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1494012
Michel Dojat
Camille Maumet

Résumé

Shanoir (https://project.inria.fr/shanoir) is an open source software platform (https://github.com/fli-iam/shanoir-ng) for storing and sharing medical imaging data. Shanoir is based on the FAIR principles. 1) Visibility: Shanoir instances are referenced on the project website (https://project.inria.fr/shanoir). In addition, Shanoir's public studies are listed on the home page of each instance (see https://shanoir.irisa.fr for the Shanoir instance on the Neurinfo platform). 2) Accessibility: user access to the pseudonymised data of a public study is achieved by signing a study data sharing agreement (DUA), in compliance with the recommendations of the European framework of the General Data Protection Regulation (GDPR). This document can be based on the GDPR-compatible generic sharing agreement proposed by the Open Brain Consent initiative. Once the account has been signed and validated, the user is authenticated to access the study. 3) Interoperability and reuse: Shanoir implements BIDS-standard downloading of a study in the form of a datalad dataset via the dedicated Python client shanoir_downloader (https://github.com/Inria-Empenn/shanoir_downloader). The correspondence between input data and BIDS data is parameterised by a configuration file, which is used to generate a heudiconv conversion heuristic. These elements and the download log files are included in the datalad dataset. Shanoir is a technological solution of choice for the efficient sharing of medical imaging data in Europe.
Shanoir (https://project.inria.fr/shanoir) est une plateforme logicielle open source (https://github.com/fli-iam/shanoir-ng) de stockage et de partage de données d’imagerie médicale. Shanoir se fonde sur les principes FAIR. 1) Visibilité : les instances de Shanoir sont référencées sur le site du projet (https://project.inria.fr/shanoir). De plus, les études publiques de Shanoir sont répertoriées sur la page d'accueil de chaque instance (cf. https://shanoir.irisa.fr pour l’instance Shanoir de la plateforme Neurinfo). 2) Accessibilité : l’accès d’un utilisateur aux données pseudonymisées d’une étude publique s’effectue par la signature d’un accord de partage de données pour l’étude (DUA), en conformité avec les préconisations du cadre européen du règlement général de protection des données (RGPD). Ce document peut s’appuyer sur l’accord de partage générique compatible avec le RGPD proposé par l’initiative Open Brain Consent. Après signature et validation du compte, l’utilisateur s’authentifie pour accéder à l’étude. 3) Interopérabilité et Réutilisation : Shanoir implémente le téléchargement au standard BIDS et sous forme de jeu de données datalad d’une étude via le client Python dédié shanoir_downloader (https://github.com/Inria-Empenn/shanoir_downloader). La correspondance entre données d’entrée et données BIDS est paramétrée par un fichier de configuration, utilisé pour générer une heuristique de conversion heudiconv. Ces éléments ainsi que les fichiers de journalisation du téléchargement sont inclus dans le jeu de données datalad. Shanoir constitue une solution technologique de choix pour le partage efficient de données d’imagerie médicale en Europe.
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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
licence

Dates et versions

hal-04903151 , version 1 (21-01-2025)

Licence

Identifiants

  • HAL Id : hal-04903151 , version 1

Citer

Alexandre Pron, Michael Kain, Communauté Shanoir, Michel Dojat, Camille Maumet. Shanoir: vers un partage FAIR des données d’imagerie médicale. Colloque Français d'Intelligence Artificielle en Imagerie Biomédicale (IABM), Mar 2025, Nice, France. ⟨hal-04903151v1⟩
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