神經影像資料處理/處理/步驟/頭骨剝離

神經影像資料處理/處理/步驟
配準	頭骨剝離	組織分割

概念

從解剖影像中去除頭骨和其他非腦組織（如硬腦膜和眼睛），否則可能會使例如配準和歸一化步驟變得複雜。頭骨剝離可以作為組織分割的一部分（例如在 SPM 中），但主要由專門的演算法完成，這些演算法勾勒出大腦邊界。請參閱^[1]，以比較一些大腦提取演算法（BSE、BET、SPM 和 McStrip），結果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。

實現

SPM

SPM 中的頭骨剝離可以透過分割解剖掃描，並使用灰質和白質機率圖的總和的閾值版本來掩蓋偏差校正的結構掃描。

這種掩蔽可以透過 SPM -> Util -> 影像計算器（ImCalc 按鈕）直接在批處理編輯器中完成，也可以透過按下 SPM GUI 上的 ImCalc 按鈕完成。影像計算器允許對一組結構影像執行代數運算。

輸入影像 = 灰質 (i1) 和白質 (i2) 的分割生成的機率圖和原始解剖掃描 (i3)
表示式 = 定義基於所選組織機率圖來遮蔽頭骨的閾值，例如 ·[i3.*((i1 +i2) > 0.2) ] -> 如果將閾值設定得更高，則頭骨剝離將更加嚴格。對於舊版本的 SPM（或 OldSeg），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。實際的頭骨剝離是 BET^[3] 演算法的修改版本，迭代地擴充套件球形表面，直到它包圍大腦。輸出可以是剝離頭骨（掩蔽）的大腦，掩蔽本身或不同的表面格式。

3dSkullStrip 被一組其他 afni 函式呼叫，例如 align_epi_anat.py、@auto_tlrc 和 3dSeg。因此，在 afni_proc.py 中沒有單獨的頭骨剝離塊，但可以在相應的塊中調整選項。

參考文獻

↑ Kristi Boesen, Kelly Rehm, Kirt Schaper, Sarah Stoltzner, Roger Woods, Eileen Lüders, David Rottenberg, 四種大腦提取演算法的定量比較，NeuroImage，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.，快速魯棒的自動大腦提取，Human Brain Mapping 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, 四種大腦提取演算法的定量比較，NeuroImage，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.，快速魯棒的自動大腦提取，Human Brain Mapping 2002，第 17 卷，第 3 期，第 143-155 頁，http://dx.doi.org/10.1002/hbm.10062

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