使用CAT进行MRI脑图像分析
MED620122 生物医学工程进展
数据
在所提供的6个T1 MRI数据(男性和女性各3位)上进行分析。根据SPM或CAT所提供的学习资料,边学习边分析这6个数据。
要求:
- 去除颅骨后对脑容量分析,如平均脑容量,男性与女性脑容量比较;
- 分割大脑灰质、白质和脑脊液,并进行比较分析;
- 分割出大脑左右尾状核,并比较分析。
- 改善图像的对比度,将6个图像的亮度变换到同一空间,并进行变换前后对比显示。
1 配置环境
系统环境: windows 10
软件配置:
- MATLAB R2018b
- SPM12 (https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/)
- CAT(http://dbm.neuro.uni-jena.de/cat/index.html#DOWNLOAD)
- MRIcron (https://www.mccauslandcenter.sc.edu/crnl/)(仅用于可视化)
- xjview (http://www.alivelearn.net/xjview/)(仅用于可视化)
- MIPAV (https://mipav.cit.nih.gov/documentation.php#userguide)
2 操作流程
2.1 安装与配置
首先至matlab官 下载安装matlab2018b,安装默认套件即可。
然后按照spm的说明,安装spm12(https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/)。
CAT和xjview都是基于spm的,所以spm需要先安装好。然后再下载安装CAT,直接把下载的文件拷贝进目录即可。本次作业基本上使用CAT进行分析,所以可以参考学习CAT的manul(http://www.neuro.uni-jena.de/cat12/CAT12-Manual.pdf)。
MRIcron是直接下载好就能用的。xjview比较有意思,你填了邮箱以后,会由他的开发人员给你发下载地址和安装教程,而使用说明是每日发一封邮件的形式逐天发给你。MIPAV也是直接下载就OK的
2.2 CAT分析流程
2.2.1 打开CAT
首先在matlab命令窗口依次输入如下命令打开cat
2.2.2 数据预处理(分割数据)
CAT12 → Preprocessing → Segment Data,依次选中6个病人的MRI文件,
Split job into separate processes可以设置多线程,由于该笔记本为4核,所以设置为4
颅骨去除,模板的选择,配准的方案均选择默认。
写入文件的参数建议尽量选择yes,防止后续处理中需要用到。
2.2.3 数据可视化
本次实验的9张图像可以通过进行可视化,结果可以参见附录,具体操作过程如下:
CAT12 → Check data quality → Display one slice for all images
最终会得到如下的表格
Name | TIV | GM | WM | CSF | WMH |
---|---|---|---|---|---|
CC0003_63_F | 1145.14 | 488.14 | 386.42 | 268.51 | 2.07 |
CC0004_67_M | 1685.98 | 638.31 | 629.60 | 414.24 | 3.81 |
CC0005_62_M | 1457.42 | 606.25 | 514.36 | 335.73 | 1.07 |
CC0006_63_F | 1457.24 | 604.55 | 510.20 | 341.38 | 1.10 |
CC0007_62_M | 1704.09 | 639.64 | 663.79 | 398.57 | 2.08 |
CC0008_60_F | 1251.59 | 537.33 | 461.99 | 251.54 | 0.73 |
单位都是立方厘米
可以明显看出有下面的关系
TIV+GM+WM+CSF+WMH
含义:
- TIV:颅内总容积total intracranial volume
- GM:灰质
- WM:白质
- CSF:脑脊液 cerebrospinal fluid
- WMH:白质高信 区 white matter hyperintensities
同时,可以从表中看出,男性的平均脑容量、大脑灰质、白质和脑脊液都明显大于女性(男女的年龄是近似,初步推断差异具有统计显著性的)。
2.2.5 建立统计模型 Building the Statistical Model
这里科普一下manul中的factor和covariates的含义
- 因变量(factor):分类变量,或聚类后的连续变量
- 协变量(covariates):一般指连续变量
此处我选择的是Two-sample t-test
CAT12 → Statistical Analysis → Basic Models
双样本t检验,检验灰质的差异性(wmp1*),操作参数如图:
同样的,对白质检验(wmp2*)结果如下,也可以从箱线图看出来有明显差异。
2.2.7 MIPAV可视化
主要参考的教程在:https://mipav.cit.nih.gov/pubwiki/index.php/MIPAV_Help
其实就是可视化一下,变换图像空间即可。
操作方法就是“File” -> “Open image(A) from disk” 打开文件,然后在“Image”选项里面,选择“Histogram – LUT”,拖动灰度直方图就OK了
3 附录
告的示例
归一化后的灰质
配准后的灰质
灰质
Jacobian determinant
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