Vol.1
前言
扩散MRI（dMRI）是一种强大的成像技术，能够揭示脑白质纤维的微观结构，为神经科学研究带来重要的生物学信息。然而，复杂的数据预处理过程往往成为研究人员的一大挑战。对此，2021年，Matthew Cieslak等在nature methods发表了一篇名为《QSIPrep: an integrative platform for preprocessing and reconstructing diffusion MRI data》的文章，介绍了其研发的QSIprep。
Vol.2
QSIprep是什么
QSIprep 是一个开源工具，专门用于扩散MRI数据的预处理。它基于 Brain Imaging Data Structure (BIDS) 标准，旨在简化和标准化数据的预处理流程，从而提高科学研究的可重复性和可靠性。无论你是扩散MRI的新手还是经验丰富的科研人员，QSIprep 都能帮助你轻松完成繁琐的数据预处理。
QSIprep由神经影像学领域的专业团队开发，结合了多种最先进的算法与工具，如 ANTs、FSL 和 Dipy等，帮助研究者在扩散张量成像（DTI）、球形反卷积（CSD）等分析中取得更好的数据质量和更高的精度。
QSIPrep可以提高图像质量，无需额外的平滑
Vol.3
优势
1
自动化与标准化
QSIprep将复杂的预处理步骤自动化，包括头动校正、空间配准、磁场畸变校正等。这使得数据预处理流程不仅高效，而且符合标准化的操作要求，减少了人为误差。
2
高兼容性
QSIprep支持 BIDS 格式，这使得数据的组织和共享更加便捷。
3
质量控制
QSIprep的输出中包含了详细的质量控制（QC）报告。使用者可以快速检查各个预处理步骤的效果，从而确保数据的质量。
4
多种模型支持
QSIprep支持多种不同的扩散模型，包括经典的DTI、CSD等。这些模型可以更好地捕捉白质纤维的微结构信息，为神经系统疾病和脑网络的研究提供更多可能性。
支持多种采集方案
QSIPrep重建工作流程在不同的采样方案和重建方法中产生可比的输出
Vol.4
如何使用
1
准备数据
首先，按照 BIDS 标准组织扩散 MRI数据。BIDS是一个开放的数据结构规范，帮助研究者更好地整理和描述数据。
2
安装与运行
QSIprep可以通过 Docker 或Singularity进行安装，这些容器技术可以确保软件环境的一致性，减少因系统差异而导致的问题。安装完成后，只需简单地通过命令行运行QSIprep，指定数据的输入路径和一些基本参数。
3
检查输出
预处理完成后，QSIprep会生成详细的报告文件和质量控制图表，帮助快速检查每一步处理的效果和质量。
参考文献：
Brain Imaging Data Structure 1.10.0
Cieslak M, Cook PA, He X, et al. QSIPrep: an integrative platform for preprocessing and reconstructing diffusion MRI data. Nat Methods. 2021;18(7):775-778. doi:10.1038/s41592-021-01185-5
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文稿：Lee
排版：Peruere
责编：Wink
审核：摘星
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