sathayas/python-fsl-bundle

镜像概述

sathayas/python-fsl-bundle是一个预配置的Docker镜像，包含Python 3、神经影像分析工具FSL及多种科学计算库，旨在简化神经科学研究与数据分析的环境搭建流程，无需本地安装复杂依赖即可直接使用。

核心功能

• 基础环境：Ubuntu系统、Python 3.6+
• 神经影像工具：FSL（神经影像处理）、MRIcron（脑影像查看）、FSLeyes（4D影像可视化）
• 可视化工具：Graphviz（网络图形生成）
• Python库：Numpy、Scipy、Matplotlib、Pandas、Jupyter、Nibabel、Nipype、PyBIDS、Nilearn等科学计算与神经影像处理库

使用场景

• 神经影像数据的预处理与统计分析
• 科学计算与数据可视化实验
• Jupyter Notebook环境下的代码开发与文档编写
• 神经科学算法的验证与原型开发

配置说明

1. 安装Docker

• Windows/Mac：下载https://www.docker.com/products/docker-desktop
• 旧设备：安装https://docs.docker.com/toolbox/overview/
• Linux：参考https://docs.docker.com/install/ 验证安装：执行docker run hello-world，显示成功信息则安装完成。

2. 拉取镜像

bash
docker pull docker.xuanyuan.run/sathayas/python-fsl-bundle

验证镜像：docker images查看是否存在目标镜像。

3. 运行镜像

基础交互模式

bash
docker run -it --rm -p 8888:8888 docker.xuanyuan.run/sathayas/python-fsl-bundle

进入容器后，可通过ipython启动交互式Python环境。

启动Jupyter Notebook

在容器内执行jnb（别名命令）：

bash
jnb

复制终端输出的URL（含token），在浏览器中访问（如http://localhost:8888/?token=xxx）即可使用Jupyter。

挂载本地文件夹

映射本地目录到容器，实现文件共享：

bash
docker run -it --rm -p 8888:8888 \
-v /本地路径/Notes:/tmp/Notes:z \
-v /本地路径/Data:/tmp/Data:z \
docker.xuanyuan.run/sathayas/python-fsl-bundle

容器内/tmp/Notes和/tmp/Data将与本地对应目录同步。

4. 高级GUI配置（可选）

如需显示容器内GUI工具（如FSLeyes），可配置X11转发：

• Mac：参考Sourab Bajaj博客
• Windows：参考RobsCode博客

源码获取

Dockerfile源码可访问：https://github.com/sathayas/DockerSourceLibrary/tree/master/PythonFSL