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概述

神经影像已进入大数据时代，但预处理管道的发展滞后于数据量的快速增长，带来了显著的计算挑战。DeepPrep是一个由深度学习和工作流管理器支持的预处理管道，在超过55,000次扫描上进行了评估，相比当前最先进的管道实现了11倍加速、出色的可扩展性和鲁棒性，为满足神经影像的可扩展性需求提供了有前景的解决方案。

核心功能与特性

高效工作流设计

DeepPrep的高效工作流如下：

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这是一个由深度学习算法和工作流管理器支持的计算高效且可扩展的神经影像管道。

a) 该神经影像管道利用深度学习算法（包括FastSurfer、FastCSR、SUGAR和SynthMorph）替代传统管道中最耗时的模块，实现高效且稳健的脑组织分割、皮质表面重建、皮质表面配准和体积空间标准化。当前版本的管道支持解剖和功能MRI在体积和皮质表面空间的预处理。

b) 预处理管道被组织为多个相对独立但相互依赖的流程。符合BIDS格式的影像数据通过由Nextflow（一个为生命科学设计的开源工作流管理器）管理的结构化工作流进行预处理。Nextflow能高效调度任务流程并在不同基础设施（包括本地计算机、HPC集群和云计算环境）上分配计算资源。管道输出标准预处理影像和衍生文件、DeepPrep质量控制报告以及运行时报告。

性能优势

在大型样本和临床数据集应用中表现卓越：

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DeepPrep实现了超过10倍的加速，并在处理临床样本时表现出稳健性。

a) 在本地工作站上顺序处理单个受试者时，DeepPrep比fMRIPrep快10.1倍。误差棒表示标准差。

b) DeepPrep（蓝条）批量处理了1146名受试者，效率是fMRIPrep（灰条）的10.4倍。

c) 在HPC处理中，fMRIPrep显示预处理时间与CPU小时硬件成本之间的权衡曲线（灰线）。DeepPrep为单个受试者提供可靠的成本和高效的处理时间（蓝点），成本至少比fMRIPrep低5.8倍。

d) 通过预处理53个难治性临床样本评估DeepPrep的稳健性。DeepPrep成功完成了100%患者的预处理，58.5%的患者被准确预处理，显著高于fMRIPrep的69.8%和30.2%。

e) 预处理错误分为三种类型，展示了三个代表性临床样本。fMRIPrep在颅骨剥离时产生不准确的脑掩码、无法重建皮质表面以及中央前回和中央后回表面分区对齐错误。相比之下，DeepPrep成功且准确地处理了这些病例。

使用场景与适用范围

适用于需要处理大量神经影像数据的场景，包括大型研究项目、临床数据集分析等，尤其适合对预处理效率、可扩展性和稳健性有高要求的应用场景。

使用方法

关于DeepPrep的安装和使用说明，请参考文档页面：
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即将推出的改进

• CIFTI：DeepPrep将生成CIFTI格式的输出。
• MP2RAGE：DeepPrep将兼容MP2RAGE。
• 高分辨率图像：我们正在扩展DeepPrep以支持高分辨率图像（即7T）。
• DeepQC：DeepPrep将推出名为DeepQC的自动化质量控制流程，用于sMRI和fMRI可视化。

引用

Ren, J.*, An, N.*, Lin, C., Zhang, Y., Sun, Z., Zhang, W., Li, S., Guo, N., Cui, W., Hu, Q. Wang, W., Wu, X., Wang, Y., Jiang, T., Satterthwaite T. D., Wang, D. and Liu, H. (2025). DeepPrep: an accelerated, scalable and robust pipeline for neuroimaging preprocessing empowered by deep learning. Nature Methods.
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许可证

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