神经影像数据处理/处理/步骤/头骨剥离

神经影像数据处理/处理/步骤
配准	头骨剥离	组织分割

概念

从解剖图像中去除头骨和其他非脑组织（如硬脑膜和眼睛），否则可能会使例如配准和归一化步骤变得复杂。头骨剥离可以作为组织分割的一部分（例如在 SPM 中），但主要由专门的算法完成，这些算法勾勒出大脑边界。请参阅^[1]，以比较一些大脑提取算法（BSE、BET、SPM 和 McStrip），结果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。

实现

SPM

SPM 中的头骨剥离可以通过分割解剖扫描，并使用灰质和白质概率图的总和的阈值版本来掩盖偏差校正的结构扫描。

这种掩蔽可以通过 SPM -> Util -> 图像计算器（ImCalc 按钮）直接在批处理编辑器中完成，也可以通过按下 SPM GUI 上的 ImCalc 按钮完成。图像计算器允许对一组结构图像执行代数运算。

输入图像 = 灰质 (i1) 和白质 (i2) 的分割生成的概率图和原始解剖扫描 (i3)
表达式 = 定义基于所选组织概率图来屏蔽头骨的阈值，例如 ·[i3.*((i1 +i2) > 0.2) ] -> 如果将阈值设置得更高，则头骨剥离将更加严格。对于旧版本的 SPM（或 OldSeg），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。实际的头骨剥离是 BET^[3] 算法的修改版本，迭代地扩展球形表面，直到它包围大脑。输出可以是剥离头骨（掩蔽）的大脑，掩蔽本身或不同的表面格式。

3dSkullStrip 被一组其他 afni 函数调用，例如 align_epi_anat.py、@auto_tlrc 和 3dSeg。因此，在 afni_proc.py 中没有单独的头骨剥离块，但可以在相应的块中调整选项。

参考文献

↑ Kristi Boesen, Kelly Rehm, Kirt Schaper, Sarah Stoltzner, Roger Woods, Eileen Lüders, David Rottenberg, 四种大脑提取算法的定量比较，NeuroImage，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.，快速鲁棒的自动大脑提取，Human Brain Mapping 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, 四种大脑提取算法的定量比较，NeuroImage，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.，快速鲁棒的自动大脑提取，Human Brain Mapping 2002，第 17 卷，第 3 期，第 143-155 页，http://dx.doi.org/10.1002/hbm.10062

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