脑部MRI预处理流程：BrainPrep使用教程

脑部MRI预处理流程：BrainPrep使用教程

BrainPrep Preprocessing pipeline on Brain MR Images through FSL and ANTs, including registration, skull-stripping, bias field correction, enhancement and segmentation. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/br/BrainPrep

1. 项目介绍

BrainPrep 是一个开源项目，旨在为脑部MRI（磁共振成像）图像提供预处理流程。该流程包括图像配准、去颅骨、偏场校正、图像增强和脑组织分割等步骤。它使用了FMRIB软件库（FSL）和高级归一化工具（ANTS）来实现这些预处理步骤。

2. 项目快速启动

安装FSL和ANTS

首先，按照以下步骤安装FSL和ANTS：

• 下载并安装FSL，具体安装指南请参考官方文档。
• 在Linux和macOS系统中从源代码编译ANTS，或在Windows 10上安装。

安装Python包

安装以下必要的Python库：

pip install tqdm numpy scipy nipype nibabel matplotlib scikit-fuzzy scikit-learn

下载数据集

使用的数据集为ADNI1和ADNI2的AD和NC筛查图像。请参考data目录中的README.md了解数据集详情。

文件整理

切换到src目录，并运行reorgnize.py脚本来合并ADNI1和ADNI2数据集到一个文件夹中：

python reorgnize.py

图像配准

运行registration.py脚本来将图像转换到模板的坐标系中：

python registration.py

颅骨去除

运行skull_stripping.py脚本来从配准后的图像中去除颅骨：

python skull_stripping.py

偏场校正

运行bias_correction.py脚本来从图像中去除偏场信号：

python bias_correction.py

图像增强（可选）

基于步骤7的输出，运行enhancement.py脚本来通过直方图均衡增强图像：

python enhancement.py

脑组织分割（可选）

基于步骤7的输出，运行segment.py脚本来将脑分割为灰质（GM）、白质（WM）和脑脊液（CSF），可以通过KMeans或Fuzzy-CMeans方法进行分割（需要在脚本中更改设置）：

python segment.py

或者运行fast_segment.py脚本来使用FSL FAST进行分割：

python fast_segment.py

3. 应用案例和最佳实践

• 案例：使用BrainPrep对一组脑部MRI图像进行预处理，以用于后续的脑部疾病诊断分析。
• 最佳实践：确保在处理大量数据时，正确设置并行计算和内存管理，以优化处理速度和效率。

4. 典型生态项目

BrainPrep 可以与以下开源项目结合使用，以构建更完整的脑部影像分析工作流程：

• Nipype：一个用于构建复杂的神经影像分析管道的Python库。
• FSL：功能磁共振成像的软件库，提供了广泛的脑部影像处理工具。
• ANTS：高级归一化工具，用于脑部影像的配准和分割。

BrainPrep Preprocessing pipeline on Brain MR Images through FSL and ANTs, including registration, skull-stripping, bias field correction, enhancement and segmentation. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/br/BrainPrep