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值得收藏！常见脑成像数据分析的Python工具包
Nipype ---- Nipype是一个用于整合当前各种主流分析软件的工具包，通过它可以将SPM，FSL，FreeSUrfer，AFNI等软件中的各个处理程序，连接成一套个人订制的数据分析处理流程，给予研究者最大的自由度 Nipype在进行大批量数据处理，尤其是调用并行处理机制上具有独特的优势。 https://nipype.readthedocs.io/en/latest/ ?
2.3K12发布于 2020-07-01 - 来自专栏脑机接口
在神经反馈任务中同时进行EEG-fMRI，多模态数据集成的大脑成像数据集
资源地址： https://github.com/glioi/BIDS_fMRI_analysis_nipype 论文信息： Simultaneous EEG-fMRI during a neurofeedback
2.5K20发布于 2020-06-30 Nature Communications|在交谈过程中朋友之间倾向于开拓新话题而陌生人之间倾向于寻找共同话题：超扫描研究
4.5 预处理fMRI 数据使用基于 Nipype 的工具 fMRIPrep 版本 20.2.0 进行预处理。 框架位移72是使用 Nipype 的实现针对每个功能运行计算的。4.6 探索朋友和陌生人之间对话质量的差异对话结束后，参与者完成了一项调查，以衡量他们对社交联系的看法。
52200编辑于 2025-02-16- 来自专栏脑电信号科研科普
Neuroscout：可推广和重复利用的fMRI研究统一平台
FitLins使用pybids生成运行级设计矩阵，并使用NiPype封装多级GLM工作流。被试内的模型估计使用AFNI进行，而受试者和组级的汇总统计数据使用 nilearn.glm模块进行拟合。
61940编辑于 2022-12-07 - 来自专栏思影科技
Molecular Psychiatry：经颅直流电刺激对双相情感障碍患者奖赏回路的影响
补充图5 MNI大脑上的电流流向示意，A为F7区放置，B为CP1区放置 数据预处理及统计检验： 使用3T西门子机器采集功能像和结构像（常见参数采集，具体参考见补充文件），使用Nipype 17中实现的软件包组合
1.2K10发布于 2019-11-11 - 来自专栏CreateAMind
神经编码追踪叙事线索，预测细节记忆效果
磁共振成像数据预处理 本手稿中包含的结果来自于使用fMRIPrep 1.2.3²¹,²²进行的预处理，该工具基于Nipype 1.1.6-dev²³,²⁴。 解剖数据预处理。 框架位移和DVARS是针对每个功能运行计算的，两者都使用其在Nipype中的实现（遵循参考文献34中的定义）。三个全局信号是在脑脊液、白质和全脑掩膜内提取的。
11210编辑于 2026-04-03 专业投资者的脑部活动预示着未来的股票表现
最后，使用基于 Nipype 的fMRIprep 版本 20.2.0 的标准流程预处理剩余参与者的数据。
32110编辑于 2024-09-13- 来自专栏思影科技
Frontiers in Neuroscience：弥散张量成像(DTI)研究指南
另一方面，基于Python的工具，特别是Nipy项目（包括Dipy、NiBabel、and Nipype等工具）更灵活、更可自由定制，但不太直观和用户友好。
5.4K62发布于 2020-04-01 - 来自专栏思影科技
神经影像研究驱动的脑龄估计作为脑疾病和健康状况识别的生物学标记
在这些研究中，对静息态 fMRI 的处理使用了许多不同的工具箱，包括 FSL、ANTS (v2.1.0)、Nilearn 和 FreeSurfer（其实工具特别多，但是要使用什么工具最被认可，应该是fMRI加nipype
99130编辑于 2022-02-28 Nature mental health：青少年抑郁症功能连接和网络异常的大规模分析
6.5 静息态 fMRI 数据的标准化预处理和质量控制预处理使用 fMRIPrep 版本 23.0.1 进行，该版本基于 Nipype 1.8.5。预处理步骤在补充部分 4 中有详细说明。
68221编辑于 2025-04-27
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