AI 神经科学家：面向神经影像分析的交互式智能体接口

摘要

分析神经影像数据需要专门的编程与统计技能，这限制了没有计算背景的研究人员的使用。我们提出 AI Neuroscientist，一个用于交互式数据探索的语言智能体。该系统将大语言模型（LLM）与神经影像工具集集成，执行质量控制、建模与可视化。研究人员可以直接用自然语言查询数据质量并指定分析参数，为小规模数据探索提供了传统脚本化流水线之外的透明且交互的替代方案。我们使用功能性近红外光谱（fNIRS）数据展示这些能力，并在自定义 fNIRS 基准套件上，将该智能体与配备代码沙箱的通用 LLM 智能体进行比较。未来扩展将把该架构推广到包括功能性磁共振成像（fMRI）在内的更多模态，并将基准套件扩展到更多 fNIRS 任务。

AI 神经科学家：面向神经影像分析的交互式智能体接口：论文配图 — 图 1：智能体驱动的神经影像工作流。该工作流按时间推进，分为四个阶段：发现与质量控制、执行与统计校正、交互式可视化以及解释。顶部通道捕捉用户查询与系统反馈。中间通道详述基于 LangGraph 的 ReAct 智能体逻辑，将自然语言指令路由到经筛选的专科工具注册表中的具体函数。底部通道追踪相应的数据变换与生成的输出。