xcp_d基础镜像文档

镜像概述和主要用途

本镜像为xcp_d（Extended Connectome Pipeline - Diffusion，扩展连接组管道-扩散）提供基础运行环境，是构建和运行xcp_d相关应用的底层支持镜像。xcp_d是一款用于神经影像数据（尤其是扩散磁共振成像，dMRI）预处理和分析的工具，本基础镜像封装了xcp_d运行所需的核心依赖、系统库及基础配置，旨在为开发者和研究者提供标准化、可重复的底层环境，简化基于xcp_d的应用构建流程。

核心功能和特性

• 标准化依赖管理：预安装xcp_d运行所需的核心系统库、Python包及第三方工具，确保环境一致性
• 精简镜像设计：基于轻量级基础镜像（如Ubuntu或Alpine）构建，优化镜像大小，提升部署效率
• 兼容性保障：适配xcp_d主流版本，提供稳定的运行时环境，减少版本依赖冲突
• 可扩展性支持：预留基础配置接口，便于开发者添加自定义依赖或修改环境参数
• 可重复环境：容器化特性确保不同平台、不同场景下xcp_d运行环境的一致性和可重复性

使用场景和适用范围

• xcp_d应用开发：作为基础镜像，供开发者构建包含自定义分析流程或扩展功能的xcp_d应用
• 标准化分析流程：研究人员在容器化环境中运行xcp_d数据处理流程，确保分析结果的可重复性
• 自动化部署集成：集成到CI/CD管道，用于xcp_d相关工具的自动化测试、构建和部署
• 教学与培训：提供统一的xcp_d学***环境，降低新手配置门槛

使用方法和配置说明

镜像获取

假设镜像托管于标准容器仓库（如Docker Hub或私有仓库），通过以下命令拉取镜像：

docker pull xcpd/base:latest

基础使用示例

1. 检查镜像环境

运行镜像并验证xcp_d基础环境是否正常：

docker run --rm xcpd/base:latest xcp_d --version

预期输出xcp_d版本信息，表明基础环境配置成功。

2. 作为基础镜像构建自定义应用

在Dockerfile中使用本镜像作为基础，添加自定义依赖或配置：

# 基于xcp_d基础镜像构建
FROM xcpd/base:latest

# 安装额外分析工具（示例：添加fslutils）
RUN apt-get update && apt-get install -y fslutils && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 复制自定义分析脚本
COPY ./my_xcpd_pipeline.py /app/

# 定义默认命令
CMD ["python", "/app/my_xcpd_pipeline.py"]

数据挂载与持久化

运行时通常需要挂载数据目录以输入待处理数据并保存结果：

docker run -v /local/data:/data -v /local/output:/output xcpd/base:latest \
  xcp_d /data/input.dcm /output/result --param1 value1

• -v /local/data:/data：将本地数据目录挂载到容器内/data路径
• -v /local/output:/output：将容器内处理结果输出到本地/output目录

环境变量配置

本镜像支持通过环境变量调整基础配置，常用变量如下：

• XCPD_WORKDIR：设置xcp_d工作目录，默认/workspace
• XCPD_LOG_LEVEL：设置日志级别（DEBUG/INFO/WARNING/ERROR），默认INFO
• PYTHONPATH：扩展Python模块搜索路径，用于添加自定义xcp_d插件

示例：通过环境变量修改工作目录

docker run -e XCPD_WORKDIR=/custom_workspace --rm xcpd/base:latest \
  sh -c "echo 'Current workdir: $XCPD_WORKDIR'"

注意事项

• 本镜像为基础环境，不含复杂的xcp_d分析流程配置，需结合具体需求进行扩展
• 运行大规模数据处理时，建议为容器分配足够的内存和CPU资源（通过--memory、--cpus参数）
• 镜像版本应与目标xcp_d版本匹配，避免因版本不兼容导致运行错误