1

我对医学图像配准非常陌生。

我正在尝试注册两个 CT 体积，第一个是轴向的，大小为 (384,384,31)，间距为 (0.57,0.57,4.8)，第二个是矢状扫描，大小为 (384,384,15)，间距 (0.67) ,0.67,2.2)，以便使用它们之间的重叠区域来创建超分辨率并获得各向同性扫描。

所以问题是体积有不同的方向以及不同的视野。即矢状扫描中的轴向切片仅包含轴向扫描中存在的一小部分，换句话说，我需要裁剪轴向扫描中的轴向切片以匹配矢状切片的FOV等以创建simpleitk 刚性配准算法的掩码。

我还认为我需要在某些时候重新采样两个卷的掩码。

我的问题是，如何创建掩码，我可以使用 nifti 文件中可用的任何元数据来执行此操作吗？我有方向、原点和索引点矩阵。

非常感谢。

4

1 回答 1

2

我将从一些评论开始：

  1. 在 SimpleITK 世界中，您的两个图像都是体积，没有根本区别（轴向与矢状）。这些卷只是具有不同的间距，注册框架隐含地考虑了这一点。
  2. 当您提到矢状 CT 扫描时，我不确定您的意思。CT 被重建/计算成轴向切片（x,y 的间距小于沿 z 轴的间距，z 轴是沿头足方向的扫描方向）。这似乎与您的两个体积的参数一致，因此不确定为什么您将一个称为轴向而另一个称为矢状。

要解决您的注册问题：

我会在固定图像上使用蒙版来指示预期的重叠区域（例如图像的底部 1/2），因此您无需裁剪任何内容。然后，您需要设置一个初始转换，以便该区域与第二张图像的顶部 1/2 重叠。掩码和初始化的结合，将在相关区域内有配准算法的采样点，并将其映射到运动图像上。

最后，由于您是医学图像配准的新手，您可能会受益于我们的Jupyter 笔记本，特别是笔记本 65 使用口罩，尽管我希望其他配准笔记本也可以帮助您。

于 2018-07-13T14:39:20.960 回答