La traducción de la investigación básica de animales para encontrar métodos efectivos de diagnóstico y tratamiento de trastornos neurológicos humanos requiere infraestructuras de análisis paralelo. Los animales pequeños como los ratones proporcionan modelos animales exploratorios de enfermedades. Sin embargo, muchas intervenciones desarrolladas utilizando modelos de animales pequeños no se traducen al uso humano debido a diferencias físicas o biológicas. Recientemente, los minicerdos grandes han surgido en neurociencia debido tanto a su similitud cerebral como a sus ventajas económicas. El procesamiento de imágenes médicas es una parte crucial de la investigación, ya que permite a los investigadores monitorear sus experimentos y comprender el desarrollo de la enfermedad. Al emparejar cuatro modelos de aprendizaje por refuerzo y cinco modelos de segmentación UNet de aprendizaje profundo con algoritmos existentes, desarrollamos PigSNIPE, un canal para el manejo automatizado, procesamiento y análisis de conjuntos de datos a gran escala de imágenes de resonancia magnética de minicerdos. PigSNIPE permite el registro de imágenes, alineación AC-PC, detección de 19 puntos anatómicos, eliminación del cráneo, segmentación de la máscara cerebral y volumen intracraneal (DICE 0.98), segmentación de tejidos (DICE 0.82) y segmentación cerebral de caudado-putamen (DICE 0.8) en menos de dos minutos. Hasta donde sabemos, esta es la primera herramienta de canal automatizada dirigida a imágenes de animales grandes, que puede reducir significativamente el tiempo y los recursos necesarios para analizar neuroimágenes de minicerdos.