matRad项目中NIfTI格式图像与RT结构数据的方位校正方法

matRad项目中NIfTI格式图像与RT结构数据的方位校正方法

前言

在使用matRad放射治疗计划系统时，用户可能会遇到从NIfTI格式(.nii.gz)导入的医学图像与预期方位不一致的问题。本文将详细介绍这一现象的原因及解决方法，帮助用户正确导入和处理医学影像数据。

问题现象

当用户使用matRad的niftireader分支导入NIfTI格式图像时，经常发现导入后的图像相对于原始MATLAB.mat文件中的参考图像似乎逆时针旋转了90度。这种差异实际上并非真正的旋转，而是由于NIfTI文件格式与MATLAB索引顺序不一致导致的。

根本原因分析

这种方位差异主要源于两个因素：

1. NIfTI读取函数与MATLAB索引顺序的差异：NIfTI格式使用传统的(i,j,k)索引顺序，而MATLAB在某些情况下会使用(j,i,k)的索引顺序。

2. 数据存储方式的差异：不同医学影像格式在存储三维数据时可能采用不同的坐标系约定。

解决方案

使用permute函数校正图像方位

MATLAB的permute函数可以重新排列数组维度，是解决这一问题的理想工具。以下是完整的校正代码示例：

% 定义维度置换顺序
permutation = [2 1 3];

% 遍历所有CT场景
for s = 1:ct.numOfCtScen
    % 校正HU值立方体数据
    ct.cubeHU{s} = permute(ct.cubeHU{s}, permutation);
    
    % 校正电子密度立方体数据（如果存在）
    if isfield(ct, 'cube')
        ct.cube{s} = permute(ct.cube{s}, permutation); 
    end

    % 校正每个VOI的索引列表
    for v = 1:size(cst, 1)
        mask = false(ct.cubeDim);
        mask(cst{v,4}{s}) = true;
        cst{v,4}{s} = find(permute(mask, permutation));
    end
end

代码说明

1. permutation参数：[2 1 3]表示交换前两个维度，保持第三个维度不变。

2. CT数据校正：包括HU值和电子密度数据的维度调整。

3. 结构数据校正：对每个感兴趣区域(VOI)的掩模进行同样的维度调整，确保结构与图像对齐。

实际应用建议

1. 数据验证：在校正后，建议通过可视化工具检查图像和结构的对齐情况。

2. 性能考虑：对于大型数据集，permute操作可能会消耗较多内存，建议在内存充足的系统上执行。

3. 备份原始数据：在进行任何数据修改前，建议保留原始数据的备份。

结论

通过上述方法，用户可以有效地解决matRad中NIfTI格式图像导入时的方位问题，确保后续治疗计划设计的准确性。这一技术不仅适用于matRad项目，也可为其他医学影像处理软件中类似问题的解决提供参考。