Nipoppy

Nipoppy 是一个用于标准化组织与处理神经影像临床数据集的轻量级框架。它的目标是帮助用户遵循 FAIR 原则，从而提升研究的可重复性。

该框架包含三个组成部分：

用于数据组织、整理与处理的流程规范，具体步骤包括：
- 原始数据的组织，包括将原始 DICOM 或 NIfTI 文件转换为 BIDS
- 使用现有或自定义的流程对影像数据进行处理
- 跟踪数据的可用性及处理状态
- 提取源自影像的数据表型（IDPs），以便后续进行统计建模与分析
一种数据集组织规范，它通过为表格形式的数据（如表型数据）及影像衍生数据提供额外的指导原则，从而对 Brain Imaging Data Structure (BIDS) 标准] 进行了扩展。
一个命令行界面及Python 包，可为该框架的应用提供用户友好的工具。这些工具基于 Apptainer 容器平台和 Boutiques 描述符框架]等现有技术构建。它可直接支持多种现有的容器化流水线，同时用户也能轻松添加新的流水线。
- 我们还开发了一个Web 控制面板，用于以交互式方式可视化成像数据及表型数据的可用情况。