dmriprep是一个健壮且易于使用的管道,用于对各种dmri数据进行预处理。
dmriprep的Python项目详细描述
扩散磁共振成像(dmri)的预处理包括许多步骤来进行清洗和标准化。 拟合特定模型之前的数据。 通常,研究人员会为每个数据集创建特殊的预处理工作流, 建立在大量可用工具的基础上。 这些工作流程的复杂性在迅速发展中雪上加霜。 采集和处理。 dmriprep是一个分析不可知的工具,它解决了健壮性和 全脑dmri数据的可重复预处理。 dmriprep自动调整最佳工作流以适应 几乎任何数据集,确保无需人工干预的高质量预处理。 dmriprep为神经科学家提供了一个易于使用和透明的预处理 工作流,有助于确保推理的有效性和可解释性 结果。
工作流基于Nipype并编码一个 一套来自著名的神经成像软件包的工具,包括 FSL, ANTs, FreeSurfer, AFNI, 还有Nilearn。 此管道旨在为 预处理,并将随着更新和更好的神经成像软件而更新 可用。
dmriprep执行基本的预处理步骤(coregistration、normalization、unmarping, 分段、剥皮等)提供 容易提交到各种各样的轨迹算法。
[文档dmriprep.org] [支持neurostars.org]