NeuroAgent：面向多模態神經影像分析與研究的 LLM Agent 框架

多模態神經影像分析通常涉及複雜且模態特定的預處理流程，需要在異構工具鏈之間進行精心配置、質量控制和協調。除了預處理之外，下游統計分析和疾病分類通常需要任務特定的代碼、評估協議和數據格式規範，在原始數據獲取與可復現的科學分析之間設置了額外障礙。本文介紹了 NeuroAgent，一種基於大型語言模型的自主智能體框架，它自動化了異構神經影像數據的關鍵預處理步驟和分析任務，通過自然語言介面讓研究人員能夠以對話方式完成數據預處理、質量控制、統計分析以及疾病分類等完整研究流程，顯著降低了多模態神經影像分析的技術門檻。NeuroAgent 支援 fMRI、DTI、sMRI、PET 等多種模態的自動處理管線構建，並結合 LLM 的推理能力實現對複雜實驗設計的高效編排與最佳化。