使用 MATLAB 和 EMMA 進行 RCBF 分析

使用 MATLAB 和 EMMA 工具包，可以非常輕鬆地執行雙室腦血流量 (RCBF) 分析。該rcbfanalysis函式允許指定包含要分析的研究的 MINC 檔案、要寫入 K1 影像的 MINC 檔案的名稱、要寫入 V0 影像的 MINC 檔案的名稱以及要分析的切片。警告：如果 K1 檔案或 V0 檔案已存在，它們將被覆蓋，從而破壞它們可能包含的任何資料。 因此，要分析儲存在檔案中的動態 PET 資料/local/matlab/toolbox/emma/examples/yates_19445.mnc，併為所有 15 個切片生成 K1 影像和 V0 影像，我們將指定

rcbfanalysis('/local/matlab/toolbox/emma/examples/yates_19445.mnc',...
             'yates_K1.mnc', 'yates_V0.mnc', 1:15);

生成的yates_K1.mnc和yates_V0.mnc檔案將寫入當前目錄。

如果只需要 K1 影像，我們可以為 V0 檔案的名稱指定一個空矩陣

rcbfanalysis('/local/matlab/toolbox/emma/examples/yates_19445.mnc',...
             'yates_K1.mnc', [], 1:15);

如果我們只想要生成一個 V0 影像檔案，也是如此

rcbfanalysis('/local/matlab/toolbox/emma/examples/yates_19445.mnc',...
             [], 'yates_V0.mnc', 1:15);

洋蔥的層

該rcbfanalysis函式透過呼叫 EMMArcbf2函式來執行分析。如果使用者更方便地獲取 K1、k2 或 V0 影像，而不必為它們生成 MINC 檔案，也可以呼叫此函式。該rcbf2函式非常易於使用。只需指定包含要分析的研究的 MINC 檔案的名稱，以及要分析的切片編號。該函式將返回 K1、k2 和 V0 影像，以及分析的每個切片的血液延遲校正

[K1,k2,V0,delta] = rcbf2(...
          '/local/matlab/toolbox/emma/examples/yates_19445.mnc',8);

對rcbf2的呼叫將分析yates_19445研究的切片 8，生成 K1、k2 和 V0 影像，以及為此切片計算的 delta。返回的影像儲存為 EMMA 標準向量影像，可以像任何 EMMA 影像一樣進行操作。

研究準備

最後一點要考慮的是，要分析的研究必須包含血液資料以及 PET 影像。有幾個程式能夠做到這一點，其中最重要的程式是scxtominc，它從 PET 掃描器產生的 Scanditronix 格式檔案建立 MINC 檔案。該程式有一個-bloodfile選項，它允許指定一個血液檔案，其資料應包含在最終的 MINC 檔案中。指定的血液檔案必須採用 BNC（血液 netCDF）格式，由血液實驗室計算機生成並寫入 $PC_BLOOD。也可以使用bloodtonc程式從 CNT 檔案建立 BNC 檔案。假設我們希望從原始影像和 BNC 檔案建立 MINC 檔案，我們可以指定一個命令列到scxtominc它看起來像這樣

scxtominc -bloodfile $PC_BLOOD/soos_034157.bnc $PC_IMAGE/pcsoos______-dynamic___034157*.ima soos_34157.mnc

這將從原始影像和 BNC 檔案建立名為soos_34157.mnc的 MINC 檔案。

還可以使用includeblood程式將血液資料包含在現有的 MINC 檔案中。只需指定 MINC 檔案的名稱，以及要包含在其中的 BNC 檔案的名稱。