内容来源：OpenScience

C-PAC：灵活易用的静息态功能磁共振批处理工具

构建人脑的连接组曾经是一个遥远的目标，而现在已经成为现实。研究者起初以二三十人的影像数据为样本，发展到现在基于成千上万例被试的神经影像数据去探索人脑功能连接组。随着数据量的不断增大，研究者需更加灵活易用的批处理工具探索和分析脑影像数据，这些工具对于缺乏脑影像数据处理经验的研究者以及编程“苦手”（“新手”）帮助很大，已经逐渐成为处理和分析海量脑影像数据的最优选择。

C-PAC是由美国纽约儿童心理研究所（Child Mind Institute）开发的针对静息态功能磁共振的自动化批处理工具，目前全面支持人脑、非人灵长类以及小鼠的静息态功能影像分析。其基于Python/Nipype框架，代码完全开源并且支持对脑影像领域内常用软件（如AFNI、ANTs、fMRIprep以及FSL等）的灵活调用。更值得注意的是，C-PAC提供在线交互式的配置网站（https://fcp-indi.github.io/C-PAC_GUI），用户可以方便地勾选希望运行的分析步骤，同时C-PAC也会自动生成配置文件供用户直接使用。

本次分享，我们有幸邀请到了C-PAC的开发者金河成和黎欣惠，为我们详细讲解C-PAC的功能及使用方法，讲解过程中的DEMO请参见https://github.com/XinhuiLi/OpenTutorials

分享信息

时间

北京时间[GMT+8] 10月7日(周四) 09:30 ~ 11:00

欧洲中部时间[CEST] 10月7日(周四) 03:30 ~ 05:00

美国东部时间[EDT] 10月6日(周三) 21:30 ~ 23:00

zoom信息

https://mcgill.zoom.us/j/85835033807

Meeting ID: 858 3503 3807

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组织团队(按名字首字母倒序)

OpenScience学术策划小组

张磊 (博士), University of Vienna, Austria

张晗(博士), A*STAR, Singapore

楊毓芳(博士), Universität Würzburg, Germany

杨金骉, MPI Psycholinguistics, the Netherlands

王鑫迪(博士), 北京慧脑云

王庆(博士), MNI, Canada

金海洋(博士), NYU Abu Dhabi, UAE

胡传鹏(博士), 南京师范大学

耿海洋(博士), HongKong University

金淑娴, Vrije Universiteit Amsterdam, the Netherlands

高梦宇(博士), University of Utah, USA