
de neuroclaw73
Skill de couche modalité pour le traitement de l'IRM de perfusion Arterial Spin Labeling (ASL) : prétraitement, normalisation M0, quantification du CBF, PVC et QC.
asl-skill définit CE QUI doit être fait pour traiter les données d'IRM de perfusion Arterial Spin Labeling (ASL) et aux quels skills d'outils déléguer (fsl-tool, nibabel-skill, claw-shell). Il n'effectue pas l'exécution concrète lui-même.
Capacités principales : prétraitement (correction du mouvement, recalage sur T1w), normalisation M0, quantification du CBF via le modèle de Buxton, correction du volume partiel (PVC), extraction de ROI, normalisation ASL vers MNI et rapports de QC. Inclut un exemple de commande pour compute_cbf.py et une mise en page standard des sorties.
Destiné aux flux de travail de recherche ; non destiné à la prise de décision clinique. Fournit des conseils sur les stratégies de marquage (pCASL, CASL, PASL), les limitations connues (faible rapport signal/bruit, besoin de M0) et le moment d'appeler le skill (après smri-skill, pour la quantification du CBF, PVC).
Cette compétence n'a pas encore été examinée par notre pipeline d'audit automatisé.
IBGNN (Interpretable Brain GNN)
Réseau de neurones graphiques interprétable basé sur PyG pour la prédiction de phénotypes de connectome (IRMf), avec MPConv message MLP et support pour l'explication par masque d'arêtes post-hoc.
Décomposition de réseau fMRI ICA
Décomposition non supervisée de réseaux à l'état de repos utilisant l'Analyse en Composantes Indépendantes (ICA) pour les données fMRI.