DTI配准之Slicer(Elastix or BRAINS)配准篇(转载)
DTI配准之Slicer(Elastix or BRAINS)配准篇
西安交大一附院 杜昌旺
在上一个教程《构建多模态影像的基础-配准之spm配准篇》没有介绍配准的基本原则及原理,在这里补上。
多模态影像的配准原则:①优先以分辨率高、层厚薄T1为基准图像;②若CT层薄,可以先以薄层CT为基准图像配准T1,然后以配准后的T1像为基准图像配准其他系列影像;③优先相同扫描仪器、相同扫描系列的配准(如CTA与CT配准,T1与T1增强等)。
配准的原理:①刚体变换(rigid body transformation):只需要经过空间的平移和旋转,核磁图像中,空间可沿着x、y、z轴平移或旋转,因此刚性变换只需要6个自由度;②仿射变换(affine transformation):除了需要空间平移和旋转以外,还需要图像的拉伸(Scaling)如放大、缩小,和图像的倾斜(Skews/Shears),图像的拉伸和倾斜也有6个自由度。因此,仿射变换的自由度是12个;③非线性变换:除了平移、旋转、拉伸、倾斜外,还需要图像局部的形变,故需要的自由度在12个以上。
DTI由包含多个方向的扫描序列,故配准比较特殊。可以通过slicer自带的General Registration(BRAINS)及插件General Registration(Elastix)配准。还可以通过SPM联合BRAINS或SPM联合Elastix配准。
这篇讲讲授通过slicer的插件General Registration(Elastix)配准。
首先下载安装DTI的三个插件
下载安装配准的Elastix插件
这里我以DTI配准薄层CT为例,编写教程,至于为啥要选CT呢,是因为我用CT重建虚拟现实配准的mark。
载入CT,注意选择centered,当然也可以载入后在Volume标签的VolumeInformatica里选择center volume剧中图像。
然后通过以下几步导入DTI原始数据
选择Diffusion→Import and Export→Diffusion-weighted DICOM Import
弹出下面的对话框,选择DicomToNrrd,在Input DIcomData Directory里选择以单张dicom格式存储的DTI的文件夹(一个扫描方向的多张图片存为一个dicom的文件的DTI数据不能在这里导入,后面我另写教程),注意不要有中文,Output填入DTI原始数据的命名,我命名为DWI(命名随便,只要自己明白是什么数据就行),然后选择Apply。出现右边三视图的数据说明导入成功了。
导入成功后选择Volume标签,在Active Volume里选择导入的DTI数据,我上面命名的是DWI,然后选择Center Volume,这步不能省哦,不然配准极有可能会出问题
往下翻,看看Display里面看DWI Component,后面的最大数字就是DTI扫描的方向,我的数据扫描的是30个方向,其中0是DTI的基准图像,也是后面要用到的配准图像。
导入DTI原始数据了,还不能配准,我们必须分离出基准图像(baseline图像),选择Diffusion→Process→Diffusion Brain Masking
进入下面对话框,Input DWI Volume里选择DTI原始数据DWI,Output Baseline Volume填入名称(我填DWI Baseline),Output Diffusion Brain Mask填入用于追踪全脑纤维束的蒙版名称(我填Brain Mask),然后点Apply
基准图像(DWI Baseline)分离出来,下面我们来用Slicer的插件Elastix 或BRAINS配准
第一种方法用Elastix插件配准
选择Registration→General Registration(Elastix)
进入下面的对话框Fixed Volume选择DTI和那个系列图像配准,我的是CT,Moving volume选择被配准的图像,我们这里是用DTI去配准CT,所以选择DTI原始数据的基准图像(DWI Baseline),Preset选择generic rigid(上面提到的刚性配准,当然也可以选择其他的配准方式,之间的区别见本文开头)
我们这步需要得到空间变换的数据,我命名为DTI2CT Transform。Output Volume对我们没有用,可以填也可以不填。然后点Apply。配准好了会在下面的状态框里出现Registration is completed。
第二种方法选择用BRAINS插件配准
Registration→General Registration(BRAINS)
进入下面的对话框Fixed Volume选择CT,Moving volume选择DWI Baseline,Percentage Of Samples(采样率)越大,时间越长,配准理论上越精确,默认0.002,我们选择0.01就可以了。Slicer Linear Transform即线性空间变换数据,我我命名为DTI2CT Transform。Output Image Volume对我们没有用,可以填也可以不填。Initialize Transform Mode:我们一般选off就行(useMomentsAlign通过图像配准;useCenterOfHeadAlign通过头颅的中心配准,如果头颅配准,空间位置相差太远选择这个;useGeometryAlign通过矩阵的配准;useCenterOfROIAlign通过感兴趣区配准)。Registration Phases选择 rigid(刚性配准)。我们这步需要得到空间变换的数据,我命名为DTI2CT Transform。然后点Apply。配准好了Status出现completed。
通过上面的两种方法,我们得到DTI向CT配准的空间变换数据DTI2CT Transform。然后点Transform模块,Active Transform选择DTI2CT Transform,大家看DWI Baseline已经配准过了,所以出现在Transformed列表里面。下面我们将DTI的原始数据DWI及全脑纤维束的蒙版Brain Mask选择后点击→,进行空间坐标转换,就和CT配准了。
大家看看三视图检查一下配准的咋样,最后最重要的一步是进行固化Harden Transform,不进行固化的话,后面进行纤维束追踪的时候会回到初始的空间位置
以上是配准的过程。
配准好了后就可以进行纤维束示踪后面的处理步骤了
计算弥散张量Diffusion→Process→Diffusion Tensor Estimation
Input DWI Volume选择DWI,Input Brain Mask选择Brain Mask,Output DTI Volume我命名为DTI,Output Baseline Volume我命名为DTI Baseline,然后点Apply。
生成Fa图Diffusion→Process→Diffusion Tensor Scalar Maps
Input DTI Volume选择DTI,Output Volume我命名为FA,Scalar Measurement选择FractionalAnisotropy,然后点Apply。
纤维束示踪成像Diffusion→Tractography→Tractography Seeding
Input DTI Volume选择DTI,Output Fiber Bundle我命名为FiberBundle,Input Fiducials Model or Label Map选择我们之前配准过的蒙版BrainMask,最后点Update生成纤维束。
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