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[Python知识库]MRI数据预处理--使用FSL-BET轻松去头骨,提取脑组织

许多脑成像分析工作流程中的第一个处理步骤是从颅骨内部提取脑组织。该过程叫 Brain extraction(大脑提取) or skullstripping(颅骨剥离)

机器扫描的图像不仅包含大脑,还包含我们在研究大脑结构和功能时并不真正需要的其他组织(骨骼、皮肤、脂肪、空气)和解剖结构(颈部、上脊髓、眼睛、嘴巴)。

因此,提取与大脑相关的组织,以便我们可以在未来的所有分析步骤中使用它。如用于后续的大脑疾病分类和分割等。

本文中,使用FSL-bet工具提取脑组织

要使用 FSL 执行大脑提取,您可以使用图形界面,也可以使用命令行(MacOS 或 Ubuntu Linux 上的终端应用程序)。本操作指南假定您已安装 FSL。

FSL安装教程

1.使用图像界面


如图所示,打开终端,输入fsl,打开图像界面,点击界面上第一个按钮(B区),就会出现输入输出图像框(C区)和高级选项(D区)。

在C区中输入图像地址,输出图像会自动添加_brain后缀。

参数解释

  • Fractional intensity threshold:分数强度阈值。默认为0.5.介于[0,1] 阈值越小,大脑轮廓越大,可能包含头骨。阈值越大,可能去的太过,脑组织都被去掉了。根据自己的图像可进行调整。
  • Output brain-extracted image: 输出提取的大脑组织(默认勾选)
  • Output binary brain mask image: 输出二进制大脑掩码。就是属于大脑组织的部分为1,其余为0。(可选)
  • Apply thresholding to brain and mask image:阈值应用于大脑和蒙版图像选项会导致 BET 将阈值应用于大脑图像(如果选中,还可以应用于大脑蒙版)。因此,在估计的大脑内部,如果某些体素的强度低于自动估计的阈值,则可以在分割后“归零”。(不太懂,好像是说阈值可以将脑组织内部低于阈值的部分置0)
  • Output exterior skull surface image:输出颅骨外表面图像选项告诉 BET 生成一个图像,该图像是颅骨外表面的估计值。该图像中所有非颅面点为 0,颅面点为 100。(可选)
  • Output brain surface overlaid onto original image:把输入和输出叠在一起,方便看提取效果。(可选)
  • Threshold gradient:阈值梯度,默认为0,介于[-1,1]值偏向于-1,大脑底部提取范围变小,顶部范围变大。(当提取的不理想时,可调节阈值来看效果)

2.使用命令行

图像界面一目了然,但只能单个处理,没法批量。命令行可以解决这个问题。可调的参数也更多。

终端输入bet2可查看使用说明,推荐使用bet2而不是bet

Usage: 
bet2 <input_fileroot> <output_fileroot> [options]
eg: bet2 T1Flair.nii.gz T1Flair_brain -o -m -f 0.5

参数解释

-o: 生成叠加图像。
-m: 生成掩码
-s: 生成颅骨外表面图像
-n: 如果不输出脑组织图像,则用这个参数
-f: 设置分数强度阈值,同前面一样
常用的就是这几个,其余的不再不介绍

3 查看提取效果

提取的脑组织,需要看一下提取效果,有2种方法。

3.1 使用 fsleyes

打开方式两种

  1. 终端输入fsleyes即可打开
  2. 点击图形界面的fsleyes也可打开

    在fsleyes中,将原始图像和去骨头像一同加载进去,将去头骨的头像调成其他颜色,就可以看出提取效果了。

显示视频可在gzh相应文章中查看

3.2 提取大脑时勾选叠加图像

前文使用图形界面和命令号都描述了如何获得叠加图像,不再赘述。叠加效果

白色圈起来的区域就是提取的脑组织

由于我的案例图像不清晰,提取效果不是很完美。仅做展示。

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加:2022-05-08 08:03:10  更:2022-05-08 08:03:14 
 
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