dMRIPrep是一个强大且易于使用的dMRI数据预处理工作流程。
项目描述
[文档] [neurostars.org上的支持]
关于
扩散磁共振成像（dMRI）的预处理涉及在拟合特定模型之前对数据进行清理和标准化的大量步骤。通常，研究人员为每个数据集创建临时的预处理工作流程，基于大量可用的工具。这些工作流程的复杂性随着采集和处理的快速发展而不断积累。dMRIPrep是一个分析无关的工具，解决了全脑dMRI数据稳健和可重复预处理的挑战。dMRIPrep自动将最佳工作流程适应几乎任何数据集的独特性，确保高质量的预处理而无需人工干预。dMRIPrep为神经科学家提供了一个易于使用且透明的预处理工作流程，这有助于确保推理的有效性和结果的可解释性。
工作流程基于Nipype，并包含来自其他神经影像学包的大量工具。此管道旨在为预处理每个状态提供最佳的软件实现，并将随着新的、更好的神经影像学软件的出现而更新。
dMRIPrep执行基本的预处理步骤，如头部运动校正、磁敏感性引起的畸变校正、涡流校正等，提供可轻松提交给各种扩散模型的输出。
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我们欢迎所有贡献！我们希望您熟悉我们的贡献指南。有关对dMRIPrep的贡献想法，请参阅当前的问题列表。为了使您的贡献，我们使用GitHub流程，这在Scott Chacon的《Pro Git》的贡献到项目章节中得到了很好的解释，也在我们指南的做出改变部分中。如果您仍然不确定从哪里开始，请随时加入Mattermost并介绍自己！我们的项目维护者将尽力回答任何问题或疑虑，并乐于帮助您找到开始的地方。
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