Cohort creator

TL;DR

通过跨数据集聚合数据创建神经影像队列。

命令行工具用于

• 安装一组BIDS datalad数据集，
• 获取一组参与者的数据，
• 将数据复制到新的目录结构以创建一个“队列”。

它需要两个输入文件，这些文件应列出

• 要包含在队列中的数据集
• 每个数据集中要包含在队列中的主题

这两个文件都可以由neurobagel查询工具生成。

有关TSV输入文件的示例，请参阅此页面。

它输出队列，遵循BIDS扩展提案35的建议。

要求

操作系统

建议在Linux / Mac OS上使用此软件包。

如果您使用的是Windows，请尝试使用WSL（Windows Subsystem for Linux）来运行此软件包：Windows处理符号链接不佳，此软件包依赖于符号链接。如果您仍然决定继续，请确保您有足够的磁盘空间。

更多信息 在这里

Python依赖项

请确保已安装以下内容

• datалад及其依赖项

  • 如果您有anaconda / conda，只需运行即可

    conda install -c conda-forge datalad
    

  • 但请查看安装说明以获取更多详细信息。

其他依赖项列在pyproject.toml文件中。

安装

pip install cohort_creator

从源代码安装

git clone https://github.com/neurodatascience/cohort_creator.git
cd cohort_creator
pip install .

限制

只能通过聚合使用datалад整理的开放BIDS数据集来创建队列。

数据集类型

只能从以下类型的数据中获取数据

• 原始数据
• mriqc
• fmriprep

目前无法通过队列创建器获取freesurfer数据，尽管这些数据在fmriprep数据集的sourcedata文件夹中可用。

盲点

如果元数据文件（JSON，TSV）不在数据集的根目录或与数据文件相同的文件夹中，则可能无法正确访问。

贡献者 ✨

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王茜 🐛 🤔 📓

高瑞米 ⚠️ 🚧 📖 🐛 💻

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