Kontainerisasi BIDSme: Alat Reproducible untuk Konversi BIDS

Pengemasan Docker dan Docker Compose untuk konverter BIDS semi-otomatis agar organisasi data neuroimaging portabel dan reproducible

Bradley Spitz; Antoine Jacquemin; Nikita Beliy; Christophe Phillips· 2026· DOI 10.48550/arXiv.2606.09144

Masalah inti

Brain Imaging Data Structure (BIDS) telah menjadi standar yang banyak diadopsi untuk mengorganisasi dan berbagi dataset neuroimaging di berbagai modalitas. Meskipun bermanfaat, mengonversi data pencitraan otak mentah ke dalam kerangka BIDS tetap menjadi tugas yang kompleks dan memakan waktu. BIDSme adalah alat semi-otomatis yang dikembangkan untuk menyederhanakan proses konversi ini, tetapi sampai baru-baru ini, alat ini belum memiliki portabilitas dan aksesibilitas yang dibutuhkan untuk adopsi luas. Makalah ini menyajikan kontainerisasi BIDSme menggunakan Docker dan Docker Compose, dengan tujuan meningkatkan kegunaan, reproducibility, dan integrasi ke platform yang ada seperti Neurodesk. Pekerjaan ini juga merinci pilihan desain, penyempurnaan iteratif, dan proses validasi yang menghasilkan aplikasi terkontainerisasi yang fleksibel, ringan, dan ramah pengguna.

Aplikasi BIDSme yang terkontainerisasi berhasil meningkatkan kegunaan, reproducibility, dan integrasi dengan platform seperti Neurodesk. Kontainer ini fleksibel, ringan, dan ramah pengguna, mengatasi keterbatasan portabilitas dan aksesibilitas sebelumnya. Proses validasi mengonfirmasi bahwa aplikasi terkontainerisasi bekerja secara andal di berbagai lingkungan, memastikan konversi BIDS yang konsisten. Penggunaan Docker dan Docker Compose memfasilitasi penerapan dan penskalaan yang mudah, membuat BIDSme lebih mudah diakses oleh audiens peneliti dan klinisi yang lebih luas.

Brain Imaging Data Structure (BIDS) telah menjadi standar yang banyak diadopsi untuk mengorganisasi dan berbagi dataset neuroimaging di berbagai modalitas. Meskipun bermanfaat, mengonversi data pencitraan otak mentah ke dalam kerangka BIDS tetap menjadi tugas yang kompleks dan memakan waktu. BIDSme adalah alat semi-otomatis yang dikembangkan untuk menyederhanakan proses konversi ini, tetapi sampai baru-baru ini, alat ini belum memiliki portabilitas dan aksesibilitas yang dibutuhkan untuk adopsi luas. Makalah ini menyajikan kontainerisasi BIDSme menggunakan Docker dan Docker Compose, dengan tujuan meningkatkan kegunaan, reproducibility, dan integrasi ke platform yang ada seperti Neurodesk. Pekerjaan ini juga merinci pilihan desain, penyempurnaan iteratif, dan proses validasi yang menghasilkan aplikasi terkontainerisasi yang fleksibel, ringan, dan ramah pengguna.

Kontainerisasi BIDSme dilakukan menggunakan Docker dan Docker Compose. Docker menyediakan lingkungan yang ringan dan portabel yang merangkum aplikasi beserta dependensinya, memastikan perilaku yang konsisten di berbagai sistem. Docker Compose digunakan untuk mendefinisikan dan menjalankan aplikasi Docker multi-kontainer, memungkinkan orkestrasi kontainer BIDSme dengan layanan apa pun yang dibutuhkan. Pilihan desain difokuskan pada pembuatan kontainer yang fleksibel dan ringan yang dapat dengan mudah diintegrasikan ke platform yang ada seperti Neurodesk. Prosesnya melibatkan penyempurnaan iteratif untuk mengoptimalkan ukuran, kinerja, dan keramahan pengguna kontainer. Validasi dilakukan untuk memastikan bahwa BIDSme yang terkontainerisasi berfungsi dengan benar dan reproducible, memenuhi kebutuhan komunitas neuroimaging.

Kontainerisasi BIDSme merupakan langkah maju yang signifikan dalam membuat konversi BIDS lebih mudah diakses dan reproducible. Dengan memanfaatkan Docker dan Docker Compose, penulis telah menciptakan solusi yang dapat dengan mudah diadopsi oleh komunitas neuroimaging. Integrasi dengan Neurodesk, platform untuk analisis neuroimaging yang reproducible, semakin meningkatkan kegunaan alat ini. Pilihan desain dan penyempurnaan iteratif menyoroti pentingnya pengembangan yang berpusat pada pengguna dalam perangkat lunak ilmiah. Pekerjaan selanjutnya dapat melibatkan optimasi dan perluasan lebih lanjut untuk mendukung modalitas dan kasus penggunaan tambahan. BIDSme yang terkontainerisasi diharapkan dapat memfasilitasi adopsi BIDS yang lebih luas, pada akhirnya meningkatkan berbagi data dan kolaborasi dalam penelitian neuroimaging.

Praktisi dan peneliti ilmu komputer

Membuka konten member…