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Controlling Variability in~Neuroimaging Analysis Pipelines with~Software Product Lines

Gauthier Le Bartz Lyan, Paul Temple, Boris Clénet, Mathieu Acher · 2026 · arXiv (Cornell University)

DOI: 10.48550/arxiv.2610.29821 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

Japanese

磁気共鳴成像(MRI)は、医療診断に使用される取得技術である。それは特に構造的および機能的MRI(またはfMRI)画像分析に使用されています。MRIデータは複雑で騒々しいと知られているため、パイプラインは、抽出され、検出された画像の関連情報を強化するために作成されています。NARPS研究は、脳機能に関する同じ研究質問に答えようとしながら、独立したチームによって設定された異なるパイプラインから生じる可能性のある重要な変数を強調しました。同じタスクを実現する異なる実装は、ソフトウェア製品ライン(SPLs)の典型的な遊び場であり、これは神経画像の実践者の目から外れかもしれません。したがって、これらの異なるパイプラインからSPLを提案することは、通常の

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Magnetic resonance imaging (MRI) is an acquisition technique used for medical diagnosis. It is notably used for structural and functional MRI (or fMRI) image analysis. MRI data is known to be complex and noisy, so pipelines are created to extract and enhance relevant information in retrieved images. The NARPS study highlighted the significant variability that can emerge from different pipelines set up by independent teams while trying to answer the same research question about brain functioning. Having different implementations realizing the same task is a typical playground for software product lines (SPLs), which may be out of the sight of neuroimage practitioners. Thus, proposing an SPL out of these different pipelines falls back on a typical reverse-engineering problem with its usual difficulties. In this document, we advocate for the conceptual adoption of SPL principles as a promising direction to improve reproducibility and consistency in neuroimaging research.

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Topics: Pipeline transport, Consistency (knowledge bases), Computer science, Product (mathematics), Software, Task (project management)

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange