处理婴儿脑部磁共振成像的工作流程
项目描述
磁共振成像（MRI）在进行任何统计分析之前都需要一系列预处理步骤。为了标准化预处理流程，我们开发了fMRIPrep（功能MRI预处理工具），并将其标准化方法推广到其他神经影像学模态（《NiPreps》）。NiPreps为研究者带来了标准化和易用性，并有效限制了预处理中的方法学变异性。fMRIPrep旨在适用于广泛的人群；然而，它是为（并使用）成人数据集设计的。婴儿MRI（即0-2岁）由于头部大小（例如，由于髓鞘形成导致SNR降低和部分容积效应增加以及组织对比度快速变化）而面临独特的挑战。这些以及其他挑战需要更专业的流程。《NiBabies》，一个从fMRIPrep扩展而来的开源管道，用于婴儿结构和功能MRI预处理，旨在满足这一需求。
该流程建立在Nipype之上，包含来自知名神经影像学软件包的大量工具，包括FSL、ANTs、FreeSurfer、AFNI、Connectome Workbench和Nilearn。这个管道旨在为预处理过程中的每个阶段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。
NiBabies执行基本的预处理步骤（配准、归一化、去扭曲、分割、去颅骨等），提供易于提交到各种组水平分析的输出，包括任务基础或静息态fMRI、图论度量、基于表面或体积的统计等。《NiBabies》允许你轻松完成以下操作
- 将fMRI数据从未处理（仅重建）转换为分析准备状态。
- 实现不同软件包的工具。
- 通过使用最佳工具实现最佳数据处理质量。
- 生成预处理评估报告，用户可以轻松识别问题。
- 接收有关每个受试者预处理阶段的详细输出，包括有意义的错误。
- 自动和并行化处理步骤，这为典型的线性、手动处理提供了显著的加速。
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