Outil open source conçu pour automatiser et orchestrer des workflows d'analyse d'imagerie cérébrale fonctionnelle (IRMf). Il permet de construire des chaînes de traitement à partir de descriptions de configurations, d'exécuter ces workflows en parallèle sur des clusters de calcul, puis de post-traiter les résultats pour en extraire des statistiques et des corrélations. Destiné aux chercheurs et cliniciens en neurosciences, il facilite la reproductibilité et l'analyse comparative des données.

Projet dédié à l'analyse et au traitement de données d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) issues du Human Connectome Project. Il propose des pipelines analytiques au niveau sujet et groupe pour évaluer la connectivité cérébrale et les réponses fonctionnelles. Les outils intégrés permettent de reproduire des analyses statistiques, valider techniquement les résultats et générer des figures pour des publications scientifiques en neurosciences.

Projet open source visant à reproduire et automatiser les tutoriels du logiciel SPM (Statistical Parametric Mapping) pour l'analyse de données d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf). Il permet de traiter des données brutes, effectuer des prétraitements (alignement, segmentation, normalisation), modéliser des réponses cérébrales et générer des résultats reproductibles pour des études en neurosciences.

Ce projet académique vise à étudier et quantifier la variabilité des résultats obtenus par différents pipelines logiciels utilisés en neuroimagerie fonctionnelle. Il propose une méthodologie pour évaluer la robustesse et la reproductibilité des analyses d'images cérébrales IRMf, en comparant des configurations logicielles variées sur des données standardisées. Les résultats permettent d'identifier les sources de variabilité et d'améliorer les pratiques en imagerie cérébrale.