临床神经影像学研究软件平台
项目描述
Clinica
临床神经影像学研究软件平台
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关于本项目
Clinica 是一个软件平台，用于涉及神经和精神疾病患者以及多模态数据（神经影像学、临床和认知评估、遗传学等）的临床研究，通常伴有纵向随访。
Clinica 是基于命令行的，用 Python 编写。它使用 Nipype 系统进行管道化，并结合广泛使用的神经影像数据分析软件包（ANTs、FreeSurfer、FSL、MRtrix、PETPVC、SPM），机器学习（Scikit-learn）和 BIDS 标准（数据组织）。
Clinica 提供工具将公开可用的神经影像数据集转换为 BIDS，包括
- ADNI：阿尔茨海默病神经影像学倡议
- AIBL：澳大利亚影像、生物标志物和生活方式老龄化旗舰研究
- HABS：哈佛老龄化大脑研究
- NIFD：额颞叶痴呆神经影像学
- OASIS：开放成像研究系列
- OASIS-3：纵向神经影像学、临床和认知数据集，用于正常老龄化和阿尔茨海默病
Clinica 可以处理任何 BIDS 兼容的数据集，包括涉及不同软件包的复杂处理管道，用于神经影像数据分析（T1 加权 MRI、扩散 MRI 和 PET 数据）。它还提供了特征提取和统计、机器学习或深度学习之间的集成。
Clinica 还展示了作为一个框架，用于使用 机器学习 和 深度学习 可重复地对阿尔茨海默病进行分类。
入门
有关安装和附加信息的完整说明可以在 用户文档 中找到。
使用 pipx（推荐）
Clinica 可以使用 pipx 轻松安装和更新。
pipx install clinica
使用 pip
pip install clinica
使用 Conda
Clinica 依赖于多个第三方工具来执行处理。
此存储库中提供了一个环境文件，以便在 Conda 环境中安装这些工具。
git clone https://github.com/aramis-lab/clinica && cd clinica
conda env create
conda activate clinica
激活后，使用 pip 安装 Clinica。
其他依赖项（必需）
根据您想使用的管道，您需要安装特定于管道的接口。其中一些使用不同的运行时或使用不兼容的许可条款，这阻止了它们与Clinica一起分发。并非所有依赖项都是运行Clinica所必需的。请参考此页面以确定您需要安装哪些第三方库。
示例
此图说明了在ADNI数据库中对阿尔茨海默病患者与健康对照者的FDG PET数据在皮质表面进行组比较时涉及的Clinica管道
- 临床和神经影像数据从ADNI网站下载，并使用
adni-to-bids转换器将数据转换为BIDS格式。 - 随后，由
t1-freesurfer管道产生皮质和白色表面的估计。 - FDG PET数据可以使用
pet-surface管道投影在受试者的皮质表面上，并使用FreeSurfer的FsAverage模板进行归一化。 - 将包含研究人群人口统计学信息的TSV文件提供给
statistics-surface管道，以生成组比较的结果。
有关更多示例和详细信息，请参阅文档。
支持
贡献
我们鼓励您为Clinica做出贡献！请查看Clinica贡献指南，了解如何进行操作。如果您对某些内容不清楚，请提出问题、报告问题等，不要犹豫。
许可证
本软件根据MIT许可证分发。有关更多信息，请参阅许可证文件。
引用我们
- Routier, A.，Burgos, N.，Díaz, M.，Bacci, M.，Bottani, S.，El-Rifai O.，Fontanella, S.，Gori, P.，Guillon, J.，Guyot, A.，Hassanaly, R.，Jacquemont, T.，Lu, P.，Marcoux, A.，Moreau, T.，Samper-González, J.，Teichmann, M.，Thibeau-Sutre, E.，Vaillant G.，Wen, J.，Wild, A.，Habert, M.-O.，Durrleman, S.，和Colliot, O.：Clinica：用于可重复临床神经科学研究的开源软件平台 Frontiers in Neuroinformatics，2021 doi:10.3389/fninf.2021.689675
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源分布
构建分布
clinica-0.9.1.tar.gz 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
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