基于Docker使用HeuDiConv在MRI数据(BIDS )1.windows10pro上安装Docker，并参考windows10上的Docker安装和相关配置
2 .整理要整理的数据：
- project-DICOM-su B- 01-t1-func-su B- 02-.2.打开Linux终端：打开Windows Powershell，键入bash运行
获取HeuDiConv镜像： dockerpullnipy/heudiconv : latest
4 .运转：
docker run-- RM-it-v/mnt/c/users/* */desktop/project 3360/basenipy/heudiconv 3360 latest-d/base/dii case
将/mnt/c/users/* */desktop/project更改为您自己的项目路径，然后使用-v将其映射到/bash
/base/Dicom/sub-{subject}/*/*此路径是要处理的图像的地址
-s表示subject的序列号，-ss表示每个subject的会话。 这个项目没有会话，所以可以忽略
5 .完成代码执行后，在/base/Nifti/路径下生成. heudiconv文件夹。 那里有四个文件。
其中：
在Excel中打开文件夹中的dicominfo.tsv时，将显示所有Dicom文件的头文件信息。 使用此信息可以修改要运行的图像分类脚本。
在Nifti文件夹下创建code文件夹，复制heuristic.py，然后用VS Code或Pycharn打开进行修改
1 .第一修改Nifti文件命名约定#原代码data=create _ key (run (item :03 d ) ) (info ) data: ) )设置为t1w=create _ key (su B-) su suB-{subject}_task-rest_bold ' ) info={t1w: [] )，rest 3360 [ ] }第二个修正#原始代码info [ data ].append (s
for subin * dodockerrun-- RM-it-v/mnt/c/users/* */desktop/project 3360/basenipy/heudiconv 3360 latest-heude 将数据上传到heuristic.py-s $ su B- CDC m2 niix-B-overwrite done7.验证是否满足BIDS要求并验证链接
参考：
【1】https://www.zhi Hu.com/column/c _ 130628060162537856
【2】https://reproducibility.Stanford.edu/bids-tutorial-series-part-2a /
【3】https://nipy.org/workshops/2017-03-Boston/lectures/bids-heudiconv/# 1
【4】https://www.youtube.com/watch？ v=O1kZAuR7E00