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发布：2026-08-25 浏览：126 次
核心定位
代码管理面向具备编程基础的临床医生与科研人员，支持脚本编写与执行，将分散于本地的脚本集中存放于软件目录中，支持按文件夹分类管理、直接修改与运行、自动保存输出结果。解决代码丢失、参数遗忘导致的复现困难问题，使分析代码成为可长期积累的科研资源。
适用场景与软件优势
场景1 内置运行环境，无需手动配置
常规操作中需在本地手动安装MATLAB、Python及各类依赖包，配置耗时，更换设备重新搭建环境繁琐。代码管理已预置Python环境与常用MATLAB工具箱，可直接运行，结果可复现。
场景2 集中管理分散的分析代码
传统方式代码散落存储，调用时难以快速定位，多人协作时版本混乱。代码管理结构化存储所有脑影像分析代码，支持按项目分类与内容检索。
场景3 无需手写文件夹路径，直接选择数据集
分析代码中常需手动输入数据集路径，路径层级深、易写错，更换数据集时逐一修改繁琐。代码管理支持直接选择数据集目录进行运行。
场景4 代码一键对比，差异高亮显示
不同版本的代码差异难以快速定位，合并时易遗漏修改。代码管理支持任选两个代码文件进行逐行对比，增删改内容高亮显示，便于变更审查与错误排查。
产品功能介绍
1
代码组织与检索
1.1 多级文件夹结构
支持按分析流程、序列类型或项目名称自定义文件夹层级，所有代码统一管理，避免散落。
1.2 权限设置
支持代码设为个人或公开，便于团队间代码调用和协作分析。
1.3 智能代码检索
支持按代码文件名、文件夹快速检索，或代码内容检索，定位相应的脚本文件。
2
代码片段库
2.1 常用脑影像代码片段
内置常用代码段（如读取NIfTI、计算功能连接矩阵、Nilearn平滑、带通滤波、协变量回归等），按类别（数据读取、功能连接、预处理、信号处理等）组织。
3
运行环境配置
3.1 Python环境管理
支持选择Python版本，批量安装依赖包，环境可保存为模板供后续复用。
3.2 MATLAB插件集成
集成常用MATLAB工具箱（如BrainNetViewer、RESTplus），支持用户直接调用或上传其他插件文件。
3.3 指定运行目录
运行前可选择运行模式（在当前代码目录下运行/原数据集运行/创建新目录运行），依据选择的目录进行存放。
4
任务运行与监控
4.1 运行队列
提交的分析任务显示于队列中，包含状态、运行时长、提交时间等字段。支持批量删除。
4.2 运行历史
运行记录可保存，可查看历史任务的输出日志与运行情况，便于追溯。
5
一键代码对比
5.1 一键代码对比
任选两个代码文件，自动逐行对比并高亮显示增删改差异，便于版本变更审查、合并代码或定位修改错误。