用途：辅助规划医学影像研究或审查已有影像处理流程，围绕临床问题决定预处理策略、配准目标、去标识方案、生物标志物选择、放射组学稳定性与多中心协调。核心原则是预处理与生物标志物选择必须保留能回答临床问题的信号，例如群组比较常用模板配准，而纵向萎缩分析应保留个体空间。
主要能力：覆盖预处理与下游目标匹配、配准目标取舍（MNI/群体模板、受试者基线、原生空间、受试者解剖像）、DICOM 去标识风险（像素烧录信息、厂商私有标签、结构化报告与封装 PDF、含日期或病历号的 UID、面部可重建性、采集日期时间）、按适应证选择影像生物标志物、放射组学稳定性与样本量纪律（重测 ICC、IBSI 合规、分割稳健性、采集标准化、ComBat 协调、特征降维、EPV）、多中心研究考量（方案标准化、扫描仪与线圈效应、QC 指标、集中与本地处理、阅片者变异、预设分析计划）。提供四问决策框架：临床问题、模态与对比、保留信号的预处理、需控制的混杂。
使用方式：在研究规划或流程评审时调用，可用提示如测量阿尔茨海默病海马萎缩应如何预处理、设计非小细胞肺癌多中心放射组学研究、三家扫描仪脑 MRI 需何种协调、标准去标识后的 DICOM 是否可共享、癫痫术前定位选哪种生物标志物。回答格式建议先给直接结论，再给依据与注意事项，比较用表格、标准用要点，通常 200–400 词。决策树仅供内部推理，不直接复现。
适用场景与限制：适用于研究设计、流程批评、多中心协调与去标识规划。不适用于个体患者诊断的临床放射学选协议、需要合规影像 CRO 监督的监管申报、实时图像判读或放射报告。涉及主要终点的多中心协调、影像生物标志物作为替代终点、扫描仪特定协议优化时应升级至人类专家。具体工具链（FreeSurfer、FSL、ANTs、PyRadiomics、nnU-Net、MONAI）需在研究设计确定后配合相应流程技能。原文未提供收费、价格与平台信息。