MINC/工具/N3
N3 包实现了用于校正 MRI 数据中强度不均匀性的非参数方法。
MRI 中经常看到的一种伪影是信号强度在图像中平滑变化。它被称为 RF 不均匀性、阴影伪影或 B0 强度不均匀性，通常归因于诸如射频 (RF) 场均匀性差、场梯度切换驱动的涡流以及视野内外的患者解剖结构等因素。
nu_correct 实施了一种方法来校正 MR 数据中的强度不均匀性，该方法无需监督即可实现高性能。通过对数据做出相对较少的假设，该方法可以在自动化数据分析的早期阶段应用，在获得组织强度或几何模型之前。该方法被称为非参数非均匀强度归一化 (N3)，它独立于脉冲序列，并且对可能违反模型假设的病理数据不敏感。
为了消除场估计对解剖结构的依赖，使用迭代方法来估计乘法偏差场和真实组织强度的分布。使用 N3 对 MR 数据进行预处理已被证明可以显着提高解剖分析技术的准确性，例如组织分类、配准和皮层表面提取。
N3 包中包含许多脚本和工具。您将使用的主要脚本是 nu_correct。每个脚本或可执行文件都有自己的帮助页面，可以通过以下方式访问
nu_correct -help
nu_correct 使用了许多其他二进制文件和脚本，这些脚本本身也很有用。它们的功能总结如下
nu_correct estimates and removes intensity non-uniformity from a volume.
nu_estimate estimates the intensity non-uniformity in a volume,
storing the result in a compact format referred to as an .imp file.
nu_evaluate corrects the intensity non-uniformity in a volume using the given .imp file.
imp2field expands an .imp file into a MINC volume representation of the correction field.
field2imp converts a MINC volume representation of a correction field into an .imp file.
spline_smooth smooths a volume using tensor cubic B splines or thin plate splines.
仅通过查看图像而没有经过精心选择的颜色图的帮助，很难检测到 B0 不均匀性。在我们的测试用例中，我们将从来自 1.5T 西门子扫描仪的简单 T1 MPRAGE 图像开始。
上面的图像和此处的所有图像都是使用类似于下面的方式使用 mincpik 创建的。
mincpik -scale 2 original.mnc -slice 150 -image_range 10 80 original.png
请注意，如果您不仔细查看图像下部白质的强度，很难在图像中选择不均匀性。为了校正此图像，我们使用默认参数运行 nu_correct。
nu_correct original.mnc out.mnc
这将产生两个输出文件
out.mnc - the corrected minc file out.imp - the intensity correction field
现在，我们可以查看校正后的文件 (out.mnc)
由于很难选择原始版本和校正版本之间的差异，我们可以创建一个场图像来可视化差异。
imp2field -like out.mnc out.imp field.mnc
然后使用光谱颜色图生成图像
mincpik -scale 2 field.mnc -slice 150 -lookup -spectral field.png
然后为了完整起见，这里使用光谱颜色图显示了原始图像和校正图像，以更好地可视化变化。请注意，在第二个（校正后的）图像中，白质的强度更加均匀（红色部分）。
如何将原始数据转换为 N3 使用的格式？
N3 使用 MINC 文件格式的数据。minc 包提供了两个程序 rawtominc 和 minctoraw，分别用于将原始数据转换为 minc 格式和从 minc 格式转换。使用这些程序的示例如下。假设数据是包含 24 个 256x256 切片的无符号短整型。如果此数据来自生成 12 位数据的 MRI 扫描仪，并且其字节序与运行 rawtominc 的机器不同，则可以按如下方式进行转换
dd conv=swab if=mydata.raw | rawtominc -transverse -short -unsigned \
-xstep -1 -ystep -1 -zstep 5.5 -mri -origin 0 0 0 \
-range 0 4095 -real_range 0 4095 -clobber mydata.mnc 24 256 256
并将数据转换回原始格式，如下所示
minctoraw -range 0 1800 -normalize somedata.mnc | dd conv=swab of=somedata.raw
当我指定掩码体积时，N3 产生错误消息。怎么了？
N3 的掩码区域定义为任何大于零的体素。但是，程序 extracttag 将掩码重新采样到工作分辨率，它有一些特殊之处，会导致错误。问题在于 extracttag 对数据集的真实范围很挑剔。在 minc 格式中，原始二进制数据（称为体素值）与其作为实数的解释（称为实值）之间的映射是任意选择的。
默认情况下，rawtominc 将映射设置为将体素值的整个范围映射到范围 [0, 1]。可以通过给出 -range 和 -real_range 选项来覆盖此设置。例如，对于 12 位 MR 数据，可以选择 -range 0 4095 -real_range 0 4095。无论如何，我不完全清楚 extracttag 期望什么，也不期望什么。但是，我发现以下命令
mincmath -gt -const 0 old_mask.mnc new_mask.mnc
解决了问题。
顺便说一下，关于真实范围和体素范围，请记住，N3 将小于 1 的值视为背景的一部分。因此，使用 rawtominc 创建的数据集（没有范围规范）将产生一个体积，该体积在 N3 的眼中是空的。
N3 可以用于单切片数据吗？
是的，它可以很好地用于单切片数据。但是，请注意，1.02 版中的一个错误可能会导致仅包含几个切片的体积出现不规则结果。此问题已在 1.04 版中修复。
我可以将 N3 用于表面线圈数据吗？
是的，但是默认设置并非最佳。由于表面线圈数据中的非均匀性非常严重，N3 通常会在校正完成之前达到其迭代限制。尝试使用 nu_correct 运行该程序，并添加选项 -iterations 150。如果这没有帮助，请尝试减少停止阈值，方法是添加选项 -stop 0.0001。
为什么我第二次运行 N3 时会得到不同的结果？
对于非均匀性特别严重的体积，N3 会在算法收敛之前达到其迭代限制。在这些情况下，第二次运行算法应该可以改进结果。但是，使用 -iterations 和 -stop 选项调整停止条件更加直接，分别设置最大迭代次数和场估计的最小变化。例如，尝试选项 '-iteration 150'。
- J. G. Sled、A. P. Zijdenbos 和 A. C. Evans，``一种用于自动校正 MRI 数据中强度不均匀性的非参数方法， IEEE 医学影像学报，第 17 卷，第 87-97 页，1998 年 2 月。
- J. G. Sled、A. P. Zijdenbos 和 A. C. Evans，``用于 MRI 的回顾性强度不均匀性校正方法的比较， 在医学图像信息处理中，第 459-464 页，1997 年。
- J. G. Sled，``一种用于自动校正 MRI 数据中强度不均匀性的非参数方法， 硕士学位论文，麦吉尔大学，蒙特利尔，QC，1997 年 5 月。
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