神经影像数据处理/处理/步骤/颅骨剥离

神经影像数据处理/处理/步骤
配准	颅骨剥离	组织分割

概念

从解剖图像中移除颅骨和其他非脑组织，如硬脑膜和眼睛，这些组织可能会使配准和归一化步骤变得复杂。颅骨剥离可以是组织分割的一部分（例如在 SPM 中），但大多数情况下是通过专门的算法完成的，这些算法可以勾勒出大脑边界。参见 ^[1] 比较了一些脑提取算法（BSE、BET、SPM 和 McStrip），这表明所有算法总体上都表现良好，但结果高度依赖于特定数据集。

实施

SPM

SPM 中的颅骨剥离可以通过对解剖扫描进行分割来实现，并使用灰质和白质概率图之和的阈值版本来屏蔽掉偏差校正后的结构扫描。

这种屏蔽可以在 SPM --> Util --> 图像计算器（ImCalc 按钮）中直接在批处理编辑器中完成，或者通过按下 SPM GUI 上的 ImCalc 按钮来完成。图像计算器允许对一组结构图像执行代数操作。

输入图像 = 灰质 (i1) 和白质 (i2) 生成的分割概率图以及原始解剖扫描 (i3)
表达式 = 根据所选组织概率图定义阈值以屏蔽颅骨，例如 ·[i3.*((i1 +i2) > 0.2) ] --> 如果您将阈值设置得更高，那么您的颅骨剥离将更加严格。对于旧版本的 SPM（或 OldSeg），您可以使用以下表达式：（i3.*(i1+i2)）

FSL

BET 和 BET2

AFNI

3dSkullStrip^[2] 是 AFNI 中的一个程序，用于从 MRI T1 加权图像中提取大脑周围的组织。最简单的命令是

3dSkullStrip INPUTFILE

该过程默认包括空间归一化、一些强度归一化和大脑的重新定位，但在一定程度上可以关闭这些功能。实际的颅骨剥离是 BET^[3] 算法的修改版本，它迭代地扩展一个球形表面，直到它包围大脑。输出可以是剥离颅骨（遮罩）的大脑、遮罩本身或不同的表面格式。

3dSkullStrip 由一组其他 afni 函数调用，如 align_epi_anat.py、@auto_tlrc 和 3dSeg。因此，在 afni_proc.py 中，没有单独的颅骨剥离块，但选项可以作为各个块的一部分进行调整。

参考资料

↑ Kristi Boesen，Kelly Rehm，Kirt Schaper，Sarah Stoltzner，Roger Woods，Eileen Lüders，David Rottenberg，四种脑提取算法的定量比较，神经影像，第 22 卷，第 3 期，2004 年 7 月，第 1255-1261 页，ISSN 1053-8119，http://dx.doi.org/10.1016/j.neuroimage.2004.03.010.
↑ http://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/3dSkullStrip.html
↑ Smith，Stephen M.，快速稳健的自动脑提取，人类大脑映射 2002，第 17 卷，第 3 期，第 143-155 页，http://dx.doi.org/10.1002/hbm.10062

[1] Kristi Boesen，Kelly Rehm，Kirt Schaper，Sarah Stoltzner，Roger Woods，Eileen Lüders，David Rottenberg，四种脑提取算法的定量比较，神经影像，第 22 卷，第 3 期，2004 年 7 月，第 1255-1261 页，ISSN 1053-8119，http://dx.doi.org/10.1016/j.neuroimage.2004.03.010.

[2] ttp://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/3dSkullStrip.html

[3] Smith，Stephen M.，快速稳健的自动脑提取，人类大脑映射 2002，第 17 卷，第 3 期，第 143-155 页，http://dx.doi.org/10.1002/hbm.10062

[1]

[2]

[3]