SynthSeg 项目使用教程

SynthSeg 项目使用教程

SynthSeg Contrast-agnostic segmentation of MRI scans 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sy/SynthSeg

1. 项目介绍

SynthSeg 是一个用于 MRI 扫描图像的对比度无关分割的深度学习工具。它是第一个能够在任何对比度和分辨率下进行脑部扫描分割的工具。SynthSeg 不需要重新训练，并且对以下情况具有鲁棒性：

• 任何对比度
• 任何分辨率（最高可达 10mm 切片间隔）
• 广泛的群体：从年轻健康的到老龄化和患病的
• 带有或不带有预处理的扫描：偏置场校正、颅骨剥离、归一化等
• 白质病变

SynthSeg 的主要功能包括：

• 脑部扫描的自动分割
• 皮质分割
• 自动质量控制
• 颅内体积（ICV）估计

2. 项目快速启动

安装

首先，克隆 SynthSeg 的 GitHub 仓库：

git clone https://github.com/BBillot/SynthSeg.git
cd SynthSeg

创建并激活虚拟环境（使用 pip 或 conda），并安装所需的 Python 包。以下是使用 pip 安装的示例：

python3 -m venv synthseg_env
source synthseg_env/bin/activate
pip install -r requirements_python3.6.txt  # 或者 requirements_python3.8.txt

运行示例

安装完成后，可以使用以下命令对单个 MRI 扫描进行分割：

python scripts/commands/SynthSeg_predict.py --i <input_scan> --o <output_segmentation>

其中：

• <input_scan> 是输入的 MRI 扫描文件路径。
• <output_segmentation> 是输出的分割结果文件路径。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

SynthSeg 可以应用于多种临床和研究场景，例如：

• 脑部疾病的自动诊断和分析
• 大规模脑部扫描数据集的预处理
• 脑部结构变化的长期监测

最佳实践

• 数据预处理：在使用 SynthSeg 之前，建议对 MRI 扫描进行基本的预处理，如偏置场校正和颅骨剥离，以提高分割的准确性。
• 多线程处理：在 CPU 上运行时，可以通过增加线程数来提高处理速度。
• 质量控制：使用 SynthSeg 的自动质量控制功能来确保分割结果的可靠性。

4. 典型生态项目

SynthSeg 可以与其他开源项目结合使用，以构建更复杂的脑部图像分析流程。以下是一些典型的生态项目：

• FreeSurfer：一个广泛使用的脑部 MRI 分析工具，SynthSeg 可以作为其补充工具，提供更灵活的分割功能。
• ANTs：一个高级的医学图像配准和分割工具，可以与 SynthSeg 结合使用，进行更复杂的图像处理任务。
• FSL：一个功能强大的脑部图像分析工具包，可以与 SynthSeg 结合使用，进行全面的脑部图像分析。

通过结合这些工具，研究人员和临床医生可以构建更强大的脑部图像分析工作流程，从而提高诊断和研究的效率和准确性。

SynthSeg Contrast-agnostic segmentation of MRI scans 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sy/SynthSeg