神經影像資料處理/處理/步驟/顱骨剝離

神經影像資料處理/處理/步驟
配準	顱骨剝離	組織分割

概念

從解剖影像中移除顱骨和其他非腦組織，如硬腦膜和眼睛，這些組織可能會使配準和歸一化步驟變得複雜。顱骨剝離可以是組織分割的一部分（例如在 SPM 中），但大多數情況下是透過專門的演算法完成的，這些演算法可以勾勒出大腦邊界。參見 ^[1] 比較了一些腦提取演算法（BSE、BET、SPM 和 McStrip），這表明所有演算法總體上都表現良好，但結果高度依賴於特定資料集。

實施

SPM

SPM 中的顱骨剝離可以透過對解剖掃描進行分割來實現，並使用灰質和白質機率圖之和的閾值版本來遮蔽掉偏差校正後的結構掃描。

這種遮蔽可以在 SPM --> Util --> 影像計算器（ImCalc 按鈕）中直接在批處理編輯器中完成，或者透過按下 SPM GUI 上的 ImCalc 按鈕來完成。影像計算器允許對一組結構影像執行代數操作。

輸入影像 = 灰質 (i1) 和白質 (i2) 生成的分割機率圖以及原始解剖掃描 (i3)
表示式 = 根據所選組織機率圖定義閾值以遮蔽顱骨，例如 ·[i3.*((i1 +i2) > 0.2) ] --> 如果您將閾值設定得更高，那麼您的顱骨剝離將更加嚴格。對於舊版本的 SPM（或 OldSeg），您可以使用以下表達式：（i3.*(i1+i2)）

FSL

BET 和 BET2

AFNI

3dSkullStrip^[2] 是 AFNI 中的一個程式，用於從 MRI T1 加權影像中提取大腦周圍的組織。最簡單的命令是

3dSkullStrip INPUTFILE

該過程預設包括空間歸一化、一些強度歸一化和大腦的重新定位，但在一定程度上可以關閉這些功能。實際的顱骨剝離是 BET^[3] 演算法的修改版本，它迭代地擴充套件一個球形表面，直到它包圍大腦。輸出可以是剝離顱骨（遮罩）的大腦、遮罩本身或不同的表面格式。

3dSkullStrip 由一組其他 afni 函式呼叫，如 align_epi_anat.py、@auto_tlrc 和 3dSeg。因此，在 afni_proc.py 中，沒有單獨的顱骨剝離塊，但選項可以作為各個塊的一部分進行調整。

參考資料

↑ Kristi Boesen，Kelly Rehm，Kirt Schaper，Sarah Stoltzner，Roger Woods，Eileen Lüders，David Rottenberg，四種腦提取演算法的定量比較，神經影像，第 22 卷，第 3 期，2004 年 7 月，第 1255-1261 頁，ISSN 1053-8119，http://dx.doi.org/10.1016/j.neuroimage.2004.03.010.
↑ http://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/3dSkullStrip.html
↑ Smith，Stephen M.，快速穩健的自動腦提取，人類大腦對映 2002，第 17 卷，第 3 期，第 143-155 頁，http://dx.doi.org/10.1002/hbm.10062

[1] Kristi Boesen，Kelly Rehm，Kirt Schaper，Sarah Stoltzner，Roger Woods，Eileen Lüders，David Rottenberg，四種腦提取演算法的定量比較，神經影像，第 22 卷，第 3 期，2004 年 7 月，第 1255-1261 頁，ISSN 1053-8119，http://dx.doi.org/10.1016/j.neuroimage.2004.03.010.

[2] ttp://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/3dSkullStrip.html

[3] Smith，Stephen M.，快速穩健的自動腦提取，人類大腦對映 2002，第 17 卷，第 3 期，第 143-155 頁，http://dx.doi.org/10.1002/hbm.10062

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[2]

[3]