TotalSegmentator医学影像分割工具的数据输入要求解析

TotalSegmentator医学影像分割工具的数据输入要求解析

【免费下载链接】TotalSegmentator Tool for robust segmentation of >100 important anatomical structures in CT images 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator

概述

TotalSegmentator是一款功能强大的医学影像自动分割工具，能够对人体多个解剖结构进行精确分割。本文主要探讨该工具对输入数据的具体要求，特别是针对英国生物银行(UKBB)不同模态影像数据的处理方式。

输入数据格式要求

TotalSegmentator在设计上采用了简化的输入接口，对输入数据有以下核心要求：

1. 单通道输入：工具仅接受单通道的医学影像数据作为输入，不支持多通道数据的直接处理。

2. 维度顺序：输入数据应为三维体数据，格式为高度×宽度×切片数。

3. 相位选择：对于DIXON等多相位采集的数据，用户需要选择其中一个相位(如In、Opp、Water或Fat)单独输入。

UKBB不同模态数据的处理建议

DIXON数据

对于UKBB的DIXON数据，原始数据通常包含四个相位通道(In、Opp、Water、Fat)。使用TotalSegmentator时：

• 需要将四通道数据分离为单独的相位图像
• 每个相位图像应保存为高度×宽度×切片数的三维数组
• 可以尝试不同相位的分割效果，选择最优结果

腹部其他模态数据

对于UKBB的其他腹部影像数据，处理方式有所不同：

1. ShMoLLI T1 mapping数据：

   • 包含不同反转时间(TI)的多幅图像
   • 需要选择单一TI图像作为输入

2. GE/IDEAL数据：

   • 包含不同回波时间(TE)的多幅图像
   • 同样需要选择单一TE图像输入

最佳实践建议

1. 数据预处理：确保输入图像已经过适当的预处理(如强度归一化、重采样等)

2. 相位选择：对于DIXON数据，通常Opp相位能提供较好的组织对比度

3. 质量控制：运行分割后应进行人工质量检查，特别是对于特殊解剖结构

4. 后处理：根据应用需求，可能需要对分割结果进行形态学操作等后处理

TotalSegmentator的这种简化输入设计大大降低了使用门槛，使得研究人员可以快速获得高质量的分割结果，而不必纠结于复杂的多模态数据融合问题。

【免费下载链接】TotalSegmentator Tool for robust segmentation of >100 important anatomical structures in CT images 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator