内容来源： OpenScience

fMRIprep（多模态磁共振数据预处理工具）详解

基于多模态磁共振数据的神经科学研究者常常面临一个困境，自己的研究工作本来只是想借助神经影像数据回答具体的科学问题，但却耗费了大量的时间折腾数据，修改脚本以及查找可能的数据预处理错误，好不容易把结果分析完，在文章投稿时，审稿人又会要求对很多数据处理细节问题进行重复，在神经影像数据量越来越大的当下，数据预处理的低效对科研效率的提升形成较明显的阻碍。针对上述问题，标准化的批处理流程日益成为科研工作者的首选，本次OpenTutoral我们将会为大家提供一个fMRIprep的实用教程，在指导上手fMRIprep的同时，也帮助大家了解fMRIprep各个处理环节。

时间

北京时间[UTC+8] 12月12日(周六) 21:00
欧洲中部时间[CET] 12月12日(周六) 14:00
美国东部时间[EST] 12月12日(周六) 08:00
时长为90分钟

ZOOM信息

Meeting ID: 958 4455 3364

主讲人

王庆，博士后，MNI
主要研究方向为：开放与可重复神经影像数据科学，磁共振数据处理，脑网络估计与评估，电生理数据建模与处理等

助教
王鑫迪，博士后，MNI

摘要

可重复性是科学研究中的重中之重，近年来，可重复性危机引起了神经影像领域学者的重视。神经影像的处理过程涉及复杂的实验设计、建模与处理，统一的数据组织和文档化的数据处理流程和运行环境是保证研究可重复性的基础。fMRIPrep是由斯坦福大学可重复神经科学实验室开发和维护的多模态磁共振数据预处理工具流程，其将数据组织为标准存储形式Brain Imaging Data Structure (BIDS)，可以通过docker和singularity在本地或者集群上运行。本次OpenTutorial旨在为听众提供一个最容易上手的fMRIPrep实用教程，教程会简单介绍BIDS，docker和singularity技术，并且重点分析fMRIPrep流程框架和使用方法，最后分享在本机和集群运行fMRIPrep的经验和脚本，欢迎有兴趣的老师和同学参加与讨论。

相关链接：
https://bids.neuroimaging.io/
https://fmriprep.org/en/stable/