Исследователи представили ComBatFamQC — комплексный R-пакет для диагностики и гармонизации эффектов пакетов (batch effects) в нейровизуализационных данных. Пакет решает критическую проблему многоцентровых исследований: статистические искажения, возникающие при агрегации данных из разных источников и сканеров. ComBatFamQC интегрирует методы семейства ComBat, включая классический ComBat, лонгитюдный ComBat, ComBat-GAM и CovBat, обеспечивая единый интерфейс для гармонизации. Инструмент предоставляет интерактивное Shiny-приложение для визуальной диагностики эффектов пакетов, статистические тесты для оценки качества гармонизации и поддержку как внутри выборки, так и вне выборки. Пакет включает функции для пост-гармонизационного анализа, что упрощает последующее статистическое моделирование. Модульная архитектура позволяет систематически добавлять новые методы гармонизации в будущем. Это важный инструмент для исследователей, работающих с многоцентровыми нейровизуализационными данными, поскольку корректная гармонизация необходима для достоверности выводов и совместимости с методами машинного обучения.