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过去几年，神经成像分析在计算环境中的可重复性引起了广泛关注。虽然已经部署了 Docker 和 Singularity 等软件容器化解决方案来掩盖软件引起的变化的影响，但硬件架构的变化仍然以不明确的方式影响神经成像结果。我们研究了硬件变化对 FSL FLIRT 应用程序（神经成像数据分析中广泛使用的软件组件）产生的线性配准结果的影响。使用 Grid'5000 基础设施，我们研究了使用两个软件包系统（Docker 和 Guix）的九种不同 CPU 模型的影响，并将由此产生的硬件变化与用随机舍入测量的数值变化进行比较。结果表明，硬件、软件和数值变化会导致类似幅度的扰动
神经影像学案例研究
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