QuNex 镜像文档

镜像概述和主要用途

Quantitative Neuroimaging Environment & Toolbox (QuNex) 是一款开源的神经影像环境与工具套件。该镜像基于QuNex软件构建，旨在为神经影像研究提供集成化的工作环境，支持跨多种神经影像模态的数据处理流程。其核心用途包括神经影像数据的系统化组织、标准化预处理、质量控制与评估，以及多维度数据分析，适用于科研机构和研究人员开展神经影像相关的基础与临床研究。

核心功能和特性

核心功能

• 数据组织：提供结构化的数据管理框架，支持神经影像数据的标准化存储与索引。
• 预处理：集成多种神经影像数据预处理工具，实现数据的自动化预处理流程。
• 质量保证：包含质量控制与评估模块，确保数据处理结果的可靠性和一致性。
• 数据分析：支持跨神经影像模态的定量分析，为研究提供多维度数据解读能力。

主要特性

• 开源免费：基于开源协议发布，允许用户自由使用、修改和分发。
• 可扩展框架：采用模块化设计，支持功能扩展和定制化开发，适应不同研究需求。
• 跨模态支持：兼容多种神经影像模态数据，具备广泛的适用性。

使用场景和适用范围

适用场景

• 神经影像数据的标准化处理与管理。
• 神经科学基础研究中的数据预处理与质量控制。
• 临床神经影像研究中的定量分析与结果评估。

适用人群/机构

• 从事神经科学、认知科学、临床医学等领域的科研人员。
• 高校、科研院所及***机构的神经影像研究团队。

使用方法和配置说明

基本使用前提

使用前需确保本地环境已安装Docker引擎，且具备足够的存储空间以容纳神经影像数据及处理结果。

数据挂载

由于QuNex主要用于处理本地神经影像数据，建议通过Docker卷挂载方式将本地数据目录映射至容器内。基本命令格式如下（具体路径需根据实际情况调整）：

docker run -v /本地数据目录:/容器内数据目录 qunex-image:latest

详细配置与操作

目前该镜像的详细配置参数、环境变量设置及具体操作流程，请参考QuNex文档或项目仓库（由于原始描述未提供具体配置细节，建议用户查阅资源获取最新指导）。

开发与维护

QuNex由耶鲁大学Cho实验室和卢布尔雅那大学Mind and Brain Lab联合开发与维护，持续致力于功能优化和社区支持。