用途：把神经科学采集数据转换为 NWB 文件，基于 NeuroConv 与 PyNWB，保留元数据与时间基准，并做基于证据的校验。
主要能力：支持两类输入流——双光子灰度多页 TIFF 加帧时间戳 CSV（经 NeuroConv 生成名为 Imaging 的 TwoPhotonSeries），以及校准位置 CSV（time_s,x,y，经 PyNWB 生成 Position/SpatialSeries）。坐标单位 m、cm、mm 会转换为米，不做时间重采样。建立共同时间基准：拟合仿射时钟变换并检查残差，拒绝超出脉冲范围的外推。输出 NWB、验证 JSON、原始转换配置及元数据缺口说明。
使用方式：先安装测试环境：uv venv --python 3.12 nwb-env；uv pip install --python nwb-env/bin/python 'neuroconv[tiff]==0.10.2' pynwb==4.2.0 nwbinspector==0.7.2 roiextractors==0.10.0 tifffile==2026.9.20 zarr==2.18.7 hdmf-zarr==0.11.3。将 assets/session-template.json 复制到原始数据旁并替换合成值，路径从该 JSON 解析。运行：nwb-env/bin/python scripts/convert_session.py /path/to/session.json --output /path/to/session.nwb。命令要求 .nwb 输出，拒绝覆盖已有 NWB 或验证报告。
适用场景：单通道、单平面、每页一张二维图像且形状与 dtype 固定的双光子 TIFF，以及带共享时钟或匹配同步脉冲的位置数据。
限制：不解码 SpikeGLX、Open Ephys、多通道 TIFF、体成像 TIFF、压缩视频或像素到世界坐标校准；不得把任意数值表重命名为受支持流。时间戳须有限且严格递增，图像与时间戳数量须匹配。TIFF 像素按采集原样保留，任意单位强度不会因改单位标签而变成光子计数。验证通过不代表解剖标签、脉冲配对或用户提供的校准正确；写入或往返检查异常可能留下不完整 NWB 且无报告。不包含上传或归档提交。