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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-12 · 当前星标 ★ 131
核心亮点
- 用凸优化替代逐体素非线性拟合，显著缩短微结构参数估计时间
- Cython 实现核心计算，兼顾 Python 易用性与接近编译语言的运行效率
- 提供命令行与 Python API，便于嵌入既有扩散 MRI 处理流程和批量脚本
不足之处
- 项目较早且更新不活跃，对新版 Python 与依赖库的兼容性需自行验证
- 文档与示例相对简略，缺少完整教程和常见问题说明
- 仅覆盖特定微结构模型，模型扩展与自定义能力有限
适用场景
- 大规模被试扩散 MRI 数据的微结构参数批量估计
- 脑影像研究中需要快速重复拟合与参数敏感性实验
- 作为 Python 流程中的微结构计算模块嵌入自有管线
替代项目
NODDI、MRtrix3、DIPY
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