技术特征：
1.一种适用于大小鼠的mri图像颅骨剥离批处理方法，其特征在于，包括以下步骤：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；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；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；步骤4、对单个被试样本的结构磁共振图像进行预处理；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；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；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。2.根据权利要求1所述的一种适用于大小鼠的mri图像颅骨剥离批处理方法，其特征在于，所述的步骤2包括以下步骤：步骤2.1、将结构磁共振图像存入创建的文件夹；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；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；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。3.根据权利要求2所述的一种适用于大小鼠的mri图像颅骨剥离批处理方法，其特征在于，所述的步骤4包括以下步骤：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；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。4.根据权利要求3所述的一种适用于大小鼠的mri图像颅骨剥离批处理方法，其特征在于，所述的步骤6包括以下步骤：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；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；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；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。
5.根据权利要求4所述的一种适用于大小鼠的mri图像颅骨剥离批处理方法，其特征在于，所述的步骤7包括以下步骤：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；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；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；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；步骤7.5、使用fsl的fslmaths
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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。
技术总结
本发明公开一种适用于大小鼠的MRI图像颅骨剥离批处理方法，采集被试样本的脑磁共振图像；构建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；对结构磁共振图像进行预处理；结构磁共振图像配准到脑结构磁共振图像模板上；对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；生成颅骨剥离后的脑实质功能磁共振图像。本发明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；配准质量高、效果好；多次使用偏置场校正，保证结果的准确性。保证结果的准确性。
技术研发人员：吴金峰 郑丹昊 王杰 徐富强
受保护的技术使用者：中国科学院精密测量科学与技术创新研究院
技术研发日：2021.11.03
技术公布日：2022/2/18