Nipype interfaces in CBRAIN
Notice bibliographique
Résumé
We aim at the large-scale, automatic sharing of software tools between neuroimaging processing platforms, which will increase the relevance of such platforms by providing them with richer repositories of higher-quality tools. Currently, efforts are hampered by the repetitive porting of the same few tools in different platforms. During the HBM 2015 Hackathon, we worked on the export of software tools from the Nipype workflow engine [1] to the CBRAIN web platform for distributed computing [2]. Nipype includes a large number of tools that would be useful to CBRAIN users. We developed nipype2boutiques, a tool to export Nipype interfaces to the “Boutiques” tool description format (step 1. on Fig. 10.). Boutiques descriptions are importable by CBRAIN and other platforms (Virtual Imaging Platform [3] and the Pegasus workflow engine [4]). They point to a Docker image containing the implementation of the tool. nipype2-boutiques relies on nipype_cmd a tool to run Nipype Interfaces as Linux command lines. nipype2boutiques parses the inputs and outputs of a Nipype interface and extracts their name, type, description and position on the nipype_cmd command line. nipype2boutiques then generates a Boutiques descriptor pointing to a Docker image where the Nipype interface is available. Once a Nipype interface is exported using nipype2boutiques it can be imported to CBRAIN. System architecture We tested nipype2boutiques on a few Nipype interfaces from the FSL Nipype module. We exported 64 FSL tools automatically from Nipype to CBRAIN, and made them available [https://github.com/glatard/boutiques-nipype-fsl]. Limitations remain on the type of Nipype interface that can be exported by nipype2boutiques: in particular, InputMultiPath is? currently not supported, and output files have to be written in the execution directory of the Nipype Interface. We prototyped a software tool to export Nipype Interfaces as Boutiques descriptors, which can be imported by CBRAIN and other platforms. Although the solution is still limited to simple interfaces, we believe that it has the potential to enable fully automatic tool sharing between Nipype and CBRAIN. Future extensions of nipype2boutiques will be published in the Nipype Github repository [https://github.com/nipy/nipype]. We also plan on a tighter integration of Nipype workflows in CBRAIN, following the model adopted in [5]. More information about this project can be found at: http://cbrain.mcgill.ca. None. TG wrote the software and the report; SD contributed to the concept elaboration at the OHBM event, RA, NB, PR and MER provided support on the CBRAIN framework, RB implemented Boutiques in CBRAIN, NKM provided background information on fMRI packages, ACE spearheaded the project. Report from 2015 OHBM Hackathon (HI). The authors would like to thank the organizers and attendees of the 2015 OHBM Hackathon.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».