一种适用于大小鼠的mri图像颅骨剥离批处理方法
技术领域
1.本发明涉及图像数据处理领域，更具体涉及一种适用于大小鼠的mri图像颅骨剥离批处理方法。
背景技术：
2.磁共振成像是一种非侵入的组织成像方式，对组织具有较高的时空分辨能力。磁共振成像技术被广泛用于小动物脑结构和功能的研究中,在生物学以及临床前医学研究中发挥着重要的作用。在对于群体的研究中，为了能使单个样本图像之间能够一一对齐，需要将图像变换到标准空间，即进行空间的标准化之后，再进行后续的组分析。
3.颅骨剥离和分割是磁共振影像空间标准化处理的基本步骤之一。为更好地实现脑影像数据的空间配准和组织分割，在预处理的过程中，通常需要去除结构像的头皮、颅骨以及其他非脑组织，留下脑组织。在进行颅骨剥离之前，一般还需要进行偏置场的校正，偏置场是由磁场激发的不均匀性引起的，表现为图像中心-边缘的明暗改变，去除偏置场效应，能更好地区分脑与非脑组织的边界。
4.对于人脑来说，已经有一些较为有效的颅骨剥离算法被开发出来，但由于大小鼠脑组织和头皮之间的距离更近，以及组织间的对比存在一定的差异，这些算法并不能很好地适用于大小鼠数据。所以对于大小鼠数据，通常都是通过人为绘制脑实质区域的掩膜来实现的，这不仅工作量庞大、更带来了人为的偏好问题，特别是一批数据分多人处理时，如果处理人员对于脑组织的解剖学理解不同，会导致不一样的脑组织提取结果，这就需要后续严格的质量控制过程。为了避免人为处理过程中带来的误差，统一标准，以及显著提高处理效率，尤其是在对大批量数据的处理中，需要一种适用于大小鼠的mri图像颅骨剥离批处理方法。
技术实现要素：
5.本发明的目的在于针对现有技术存在的上述缺陷，提供了一种适用于大小鼠的mri图像颅骨剥离批处理方法。
6.本发明的上述目的通过以下技术方案实现：
7.一种适用于大小鼠的mri图像颅骨剥离批处理方法，包括以下步骤：
8.步骤1、采集被试样本的脑磁共振图像，脑磁共振图像包括结构磁共振图像和功能磁共振图像；
9.步骤2、利用结构磁共振图像，构建被试样本的脑结构磁共振图像模板；
10.步骤3、根据脑结构磁共振图像模板绘制不包含颅骨的脑实质掩膜图像；
11.步骤4、对单个被试样本的结构磁共振图像进行预处理；
12.步骤5、单个被试样本预处理后的结构磁共振图像配准到脑结构磁共振图像模板上，生成对应的变换矩阵、变形场图像以及变形场的逆变换图像；
13.步骤6、根据步骤5获得的变换矩阵、变形场图像以及变形场的逆变换图像，对步骤
3得到的脑实质掩膜图像进行处理，生成单个被试样本的颅骨剥离后的脑实质结构磁共振图像；
14.步骤7、生成单个被试样本的颅骨剥离后的脑实质功能磁共振图像。
15.如上所述的步骤2包括以下步骤：
16.步骤2.1、将结构磁共振图像存入创建的文件夹；
17.步骤2.2、使用ants的antsmultivariatetemplateconstruction2.sh命令对结构磁共振图像进行处理获得脑结构磁共振图像模板；
18.步骤2.3、使用ants的denoiseimage命令对步骤2.2获得的脑结构磁共振图像模板进行降噪处理；
19.步骤2.4、使用ants的n4biasfieldcorrection命令对步骤2.3处理后的脑结构磁共振图像模板进行偏置场校正处理。
20.如上所述的步骤4包括以下步骤：
21.步骤4.1、使用ants的n4biasfieldcorrection命令对单个被试样本的结构磁共振图像进行偏置场校正处理；
22.步骤4.2、使用fsl的fslmaths-inm命令对单个被试样本的结构磁共振图像的数值进行标准化，进而获得预处理后的被试样本的结构磁共振图像。
23.如上所述的步骤6包括以下步骤：
24.步骤6.1、使用ants的antsapplytransforms命令，利用步骤5中生成的变形场的逆变换图像和变换矩阵对步骤3得到的脑实质掩膜图像进行处理；
25.步骤6.2、使用fsl的fslmaths-bin命令，将步骤6.1中变换后得到的脑实质掩膜图像二值化，得到了单个被试样本的颅骨剥离后的脑实质掩膜图像；
26.步骤6.3、使用fsl的fslmaths-mas命令，将步骤6.2中得到的单个被试样本的颅骨剥离后的脑实质掩膜图像对单个被试样本的脑结构磁共振图像进行处理，得到单个被试样本的颅骨剥离后的脑实质结构磁共振图像；
27.步骤6.4、使用ants的denoiseimage命令，将步骤6.3中得到的单个被试样本的脑实质结构磁共振图像降噪，得到降噪后的单个被试样本的颅骨剥离后的脑实质结构磁共振图像。
28.如上所述的步骤7包括以下步骤：
29.步骤7.1、使用afni的3dresample命令，将步骤6中得到的单个被试的单个被试样本的颅骨剥离后的脑实质掩膜图像重采样到功能磁共振图像空间；
30.步骤7.2、根据步骤7.1中重采样后的脑实质掩膜图像对功能磁共振图像进行处理，得到初步颅骨剥离的功能磁共振图像；
31.步骤7.3、将步骤7.2中得到的初步颅骨剥离的功能磁共振图像取一个时间点的图像，使用ants的antsregistrationsyn.sh命令，配准到对应的单个被试样本的颅骨剥离后的脑实质结构磁共振图像上，生成对应的变换矩阵，变形场图像，以及变形场的逆变换图像；
32.步骤7.4、使用ants的antsapplytransforms命令，根据步骤7.3中生成的变形场的逆变换图像和变换矩阵对步骤6得到的单个被试样本的颅骨剥离后的脑实质掩膜图像进行处理，得到单个被试样本的功能磁共振图像颅骨剥离后的脑实质掩膜图像；
33.步骤7.5、使用fsl的fslmaths
–
mas命令，根据步骤7.4中得到的单个被试样本的功能磁共振图像的颅骨剥离后的脑实质掩膜图像对单个被试样本的功能磁共振图像进行处理，得到单个被试样本的颅骨剥离后的脑实质功能磁共振图像。
34.本发明相对于现有技术，具有以下优点：
35.1、实现对图像文件进行颅骨剥离批处理，节省人力和时间成本；
36.2、配准质量高、效果好；
37.3、多次使用偏置场校正，保证结果的准确性。
具体实施方式
38.为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
39.本实施例中使用的磁共振脑图像数据集(大鼠/小鼠磁共振脑图像数据集)采用bruker公司biospec 70/20usr 7.0t小动物高场磁共振成像仪，在头线圈内进行扫描每个被试样本的静息态功能磁共振图像(epi image)和结构磁共振图像(t2 image)。
40.一种适用于大小鼠的mri图像颅骨剥离批处理方法，包括以下步骤：
41.步骤1、采集被试样本(大鼠或小鼠)的脑磁共振图像，脑磁共振图像包括结构磁共振图像和功能磁共振图像，具体包括以下步骤：
42.在磁共振仪器上采集被试样本(大鼠或小鼠)大脑的bruker原始图像，使用bru2nii软件将bruker原始图像格式转换为nii格式的结构磁共振图像和功能磁共振图像，对功能磁共振图像和结构磁共振图像数据进行整理分类，统一命名，结构磁共振图像命名为vbm.nii.gz；功能磁共振图像命名为：epi.nii.gz。检查图像质量，剔除质量不好的图像。
43.步骤2、利用结构磁共振图像，构建被试样本(大鼠或小鼠)的脑结构磁共振图像模板，具体包括以下步骤：
44.步骤2.1、创建文件夹，放入所有结构磁共振图像，并生成结构磁共振图像列表；
45.步骤2.2、从步骤2.1创建的包含所有被试样本的结构磁共振图像的文件夹中打开linux终端，linux终端中使用ants(advanced normalization tools)的antsmultivariatetemplateconstruction2.sh命令输出脑结构磁共振图像模板，根据需要设置好参数以及输出的脑结构磁共振图像模板文件名前缀；
46.步骤2.3、使用ants的denoiseimage命令对步骤2.2获得的脑结构磁共振图像模板进行降噪处理；
47.步骤2.4、使用ants的n4biasfieldcorrection命令对步骤2.3处理后的脑结构磁共振图像模板进行偏置场校正处理。
48.步骤3、根据脑结构磁共振图像模板绘制不包含颅骨的脑实质掩膜图像，即从脑结构磁共振图像模板中剥离颅骨，生成脑实质掩膜图像，脑实质掩膜图像仅包含脑灰质、脑白质以及脑脊液部分。
49.步骤4、对单个被试样本的结构磁共振图像进行预处理，具体包括以下步骤：
50.步骤4.1、使用ants的n4biasfieldcorrection命令对单个被试样本的结构磁共振图像进行偏置场校正处理；
51.步骤4.2、使用fsl(fmrib's software library)的fslmaths-inm命令对单个被试样本的结构磁共振图像的数值进行标准化，进而获得预处理后的被试样本的结构磁共振图像；
52.步骤5、将单个被试样本预处理后的结构磁共振图像配准到脑结构磁共振图像模板上，生成对应的变换矩阵、变形场图像以及变形场的逆变换图像，因为结构磁共振图像通常具有较高的空间分辨率，以及组织间的对比度，利于配准。具体包括以下步骤：
53.将单个被试样本预处理后的结构磁共振图像配准到脑结构磁共振图像模板上，使用ants的antsregistrationsyn.sh命令，生成反映图像仿射变换的一个变换矩阵，一幅变形场(warp)图像，以及变形场的逆变换(inversewarp)图像。
54.步骤6、根据步骤5获得的变换矩阵、变形场图像以及变形场的逆变换图像，对步骤3得到的脑实质掩膜图像进行处理，生成单个被试样本的颅骨剥离后的脑实质结构磁共振图像，具体包括以下步骤：
55.步骤6.1、使用ants的antsapplytransforms命令，利用步骤5中生成的变形场的逆变换(inversewarp)图像和变换矩阵对步骤3得到的脑实质掩膜图像进行处理；
56.步骤6.2、使用fsl的fslmaths-bin命令，将步骤6.1中变换后得到的脑实质掩膜图像二值化，令大小不为0的体素的值为1，即得到了单个被试样本的颅骨剥离后的脑实质掩膜图像；
57.步骤6.3、使用fsl的fslmaths-mas命令，将步骤6.2中得到的单个被试样本的颅骨剥离后的脑实质掩膜图像对单个被试样本的脑结构磁共振图像进行处理，得到单个被试样本的颅骨剥离后的脑实质结构磁共振图像；
58.步骤6.4、使用ants的denoiseimage命令，将步骤6.3中得到的单个被试样本的脑实质结构磁共振图像降噪，得到降噪后的单个被试样本的颅骨剥离后的脑实质结构磁共振图像。
59.步骤7、将单个被试样本的功能磁共振图像配准到被试样本的颅骨剥离后的脑实质结构磁共振图像上，得到颅骨剥离后的功能磁共振图像，具体包括以下步骤：
60.步骤7.1、使用afni的3dresample命令，将步骤6中得到的单个被试的单个被试样本的颅骨剥离后的脑实质掩膜图像重采样到功能磁共振图像空间；
61.步骤7.2、根据步骤7.1中重采样后的脑实质掩膜图像对功能磁共振图像进行处理，得到初步颅骨剥离的功能磁共振图像；
62.步骤7.3、将步骤7.2中得到的初步颅骨剥离的功能磁共振图像取一个时间点的图像，使用ants的antsregistrationsyn.sh命令，配准到对应的单个被试样本的颅骨剥离后的脑实质结构磁共振图像上，生成反映图像仿射变换的一个变换矩阵，一幅变形场(warp)图像，以及变形场的逆变换(inversewarp)图像；
63.步骤7.4、使用ants的antsapplytransforms命令，根据步骤7.3中生成的变形场的逆变换(inversewarp)图像和变换矩阵对步骤6得到的单个被试样本的颅骨剥离后的脑实质掩膜图像进行处理，得到单个被试样本的功能磁共振图像颅骨剥离后的脑实质掩膜图像；
64.步骤7.5、使用fsl的fslmaths
–
mas命令，根据步骤7.4中得到的单个被试样本的功能磁共振图像的颅骨剥离后的脑实质掩膜图像对单个被试样本的功能磁共振图像进行处
理，得到单个被试样本的颅骨剥离后的脑实质功能磁共振图像,并使用slices命令检查颅骨剥离后的脑实质功能磁共振图像质量。
65.本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。