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  • Matlab实现CT、MRI多模态图像配准

    万次阅读 2017-07-23 15:32:34
    %img_A 参考MRI图像 %设置配准参数,互信息作为度量 [optimizer, metric] = imregconfig('multimodal'); optimizer.GrowthFactor = 1.01; optimizer.Epsilon = 1.5e-6; optimizer.InitialRadius = 0.001; optimizer...

    引言

    这里使用Matlab里面自带的函数进行图像配准,在配准之前设置好配准的参数,调用imregister()函数就可以得到配准的图像。

    1. 编码

    这里使用到的Matlab工具函数为

    moving_reg = imregister(moving,fixed,transformType,optimizer,metric)
    [moving_reg,R_reg] = imregister(moving,Rmoving,fixed,Rfixed,transformType,optimizer,metric)
    ___ = imregister(___,Name,Value)
    moving:浮动图像

    fixed:参考图像

    transformType:图像变换的类型

    optimizer和metric:是配准的参数

    图像的变换类型在Matlab里面有如下几种


    实现的例子

    %img_B 浮动CT图像
    %img_A 参考MRI图像
    
    %设置配准参数,互信息作为度量
    [optimizer, metric] = imregconfig('multimodal');
    optimizer.GrowthFactor = 1.01;
    optimizer.Epsilon = 1.5e-6;
    optimizer.InitialRadius = 0.001;
    optimizer.MaximumIterations = 500;
    
    %配准
    moving = imregister(img_B, img_A, 'affine', optimizer, metric);
    
    %显示配准的图像
    figure();
    imshowpair(img_A, moving, 'Scaling', 'joint');


    结果:




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  • 问题:搞懂多模态是什么? 单模态图像配准是指多幅图像是用同一成像设备获取的。主要用来进行不同MRI加权像间的配准等。 多模态图像配准是指多幅图像来自不同的成像设备。比如CT,MRI的图像配准。 ...

    “良好的习惯,才不会让努力白白浪费。”


    单模态图像配准是指多幅图像是用同一成像设备获取的。主要用来进行不同MRI加权像间的配准等。

    多模态图像配准是指多幅图像来自不同的成像设备。比如CT,MRI的图像配准。

    (后续改进ing)

     

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  • 本文研究了多模态三维磁共振图像(MRI)的自动脑分割技术。对目前最先进的三维深度神经网络进行了广泛的比较分析。我们从描述MR成像的基本原理开始,因为理解输入数据对于训练深度结构至关重要。然后,我们通过广泛...

    在这里插入图片描述

    本文为匈牙利布达佩斯理工大学(作者:Adaloglou M. Nikolaos)的硕士论文,共98页。

    磁共振图像中的体分割对于诊断、监测和治疗计划是必需的。手工操作需要解剖学知识,成本高,耗时长,而且由于人为因素可能不准确。自动分割可以节省医生的时间,并为进一步分析提供精确的可重复的解决方案。

    本文研究了多模态三维磁共振图像(MRI)的自动脑分割技术。对目前最先进的三维深度神经网络进行了广泛的比较分析。我们从描述MR成像的基本原理开始,因为理解输入数据对于训练深度结构至关重要。然后,我们通过广泛分析深度网络的每个组成部分(层),为读者提供深度学习工作原理的概述。在分别研究了磁共振和深度学习两个领域之后,我们试图以一个更广阔的视角来看待这两个领域的交叉,以及从MR图像重建到医学图像生成的不同应用范围。我们的工作集中在多模态脑分割上。在我们的实验中,使用了来自医学图像挑战的两个常见基准数据集。

    脑MR分割挑战旨在通过提供一个3D-MRI数据集和医生注释的肿瘤分割标签来评估最新的脑分割方法。为了评估最先进的三维设计,我们简要分析了相关的方法,并提供给读者在设计选择背后的直觉。我们通过广泛的评估对基线架构进行比较分析。所实现的神经网络是基于原始论文的设计。最后,我们讨论了报告的结果,并为在PyTorch中实现开源医学分割库以及最常见的医学MRI数据集加载程序提供了未来发展的方向。目标是为医学深度成像任务生成3D深度学习库。我们坚信开放式的研究和可重复的学习。为了重现我们的结果,本论文的代码和材料可在以下网站下载https://github.com/black0017/MedicalZooPytorch

    Volumetric segmentation in magnetic resonance images is mandatory for the diagnosis, monitoring, and treatment planning. Manual practices require anatomical knowledge, are expensive, time consuming and can be inaccurate due to human factor. Automated segmentation can save physicians time and provide an accurate reproducible solution for further analysis. In this thesis, automated brain segmentation from multi-modal 3D magnetic resonance images (MRIs) is studied. An extensive comparative analysis of state-of-the-art 3D deep neural networks for brain sub-region segmentation is performed. We start by describing the fundamentals of MR Imaging because it is crucial to understand your input data to train a deep architecture. Then, we provide the reader with an overview of how deep learning works by extensively analyzing every component (layer) of a deep network. After we study the fields of magnetic resonance and deep learning separately, we attempt give a broader perspective of the intersection of this two fields with a different range of application of deep networks, from MR image reconstruction to medical image generation. Our work is focused on multi-modal brain segmentation. For our experiments, we used two common benchmark datasets from medical image challenges. Brain MR segmentation challenges aim to evaluate state-of-the-art methods for the segmentation of brain by providing a 3D MRI dataset with ground truth tumor segmentation labels annotated by physicians. In order to evaluate state-of-the-art 3D architectures, we briefly analyze the author’s approaches, as well as to provide the reader with an intuition behind the design choices. We perform a comparative analysis of the baseline architectures through extensive evaluations. The implemented networks were based on the specifications of the original papers. Finally, we discuss the reported results and provide future directions for implementing an open-source medical segmentation library in PyTorch along with data loaders of the most common medical MRI datasets. The goal is to produce a 3D deep learning library for medical imaging related tasks. We strongly believe in open and reproducible deep learning research. In order to reproduce our results, the code (alpha release) and materials of this thesis are available in https://github.com/black0017/MedicalZooPytorch

    1.   磁共振成像基础
      
    2. 机器学习与深度学习原理
    3. 现有的深度神经网络架构
    4. 深度学习在医学成像与MRI的应用
    5. 多模态脑MRI数据集、直觉和预处理
    6. 实验评估
    7. 结论与展望
      附录A 医学影像学术语表
      附录B MRI术语表
      附录C 医学成像数据下载网址

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  • 本文创新点 作者提出了一种基于多阈值注意力U-Net (MTAU)[19]的二维模型,通过单独训练三个不同的模型,将MRI扫描的多模态脑肿瘤图像分割成三个不同的区域(坏死(NCR)和非增强肿瘤(NET),增强肿瘤(ET)和水肿(ED))。...
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    摘要

    胶质瘤是最常见的脑肿瘤之一,分为高级别和低级别胶质瘤。肿瘤核心、强化肿瘤等不同区域的分割在判断肿瘤的严重程度和预后方面起着重要作用。在此,作者开发了一种基于注意力U-Net的多阈值模型来识别磁共振成像(MRI)中不同区域的肿瘤。作者提出了一种多路径分割方法,并针对不同的感兴趣区域建立了三个独立的模型。该模型在训练数据集上增强肿瘤、全肿瘤和核心肿瘤的平均Dice系数分别为0.59、0.72和0.61。同一模型给出了验证数据集上的平均骰子系数为0.57、0.73和0.61,测试数据集上的平均骰子系数为0.59、0.72和0.57。

    本文创新点

    作者提出了一种基于多阈值注意力U-Net (MTAU)[19]的二维模型,通过单独训练三个不同的模型,将MRI扫描的多模态脑肿瘤图像分割成三个不同的区域(坏死(NCR)和非增强肿瘤(NET),增强肿瘤(ET)和水肿(ED))。这三个模型使用相同的架构,因此作者在训练/推理时减少了内存需求(2D模型比3D模型更简单,参数数量更少),而不增加模型设计的工作量。另外,在没有内存限制的情况下,作者可以在并行训练2D U-Net模型的多路径架构格式中使用相同的模型。

    框架结构

    作者首先为二维注意力U-Net模型[19]选择一个架构,然后将这个架构训练为三个不同的任务(或区域),最后得到三个不同的模型,分别为NCR+NET、ET和水肿。如果GPU内存没有限制,作者也可以通过并行堆叠和训练三个模型,在多路径格式中使用相同的架构。模型结构如图1所示,每个层都有不同的连接和实际参数。如图2所示,在三个区域的每个区域复制并训练了该架构。这三个注意力u网是相互独立的,因此作者可以为每个区域选择一个单独的阈值。阈值在每个模型中的目的是将输出值二值化为0和1。针对每个区域的训练分离模型可以灵活地根据各自输出的曲线下面积(Area Under Curve, AUC)选择单独的阈值,因此该模型被称为多阈值注意U-Net (Multi-Threshold Attention U-Net, MTAU)。

    本研究中所提出的注意力u -网模型的架构。在结构中显示了不同尺寸的滤波器和相应的连接,并将二进制交叉熵损失用于反向传播。

    实验结果

    本文所提出的多阈值注意u -网(MTAU)模型图。每个注意力U-Nets是相互独立的,它们的最佳阈值分别编号为1、2和3。

    利用所提出的模型得到的分割结果为最好的和低于平均的训练数据集的结果。每一行代表一个不同的患者数据。列表示T2- flair、T1、T1- ce、T2、Ground truth和输出。分割标签为:绿色表示水肿,蓝色表示强化肿瘤,红色表示(坏死+非强化)。(A)和(B)表示最好的分割结果,(C)和(D)表示使用本文模型得到的低于平均水平的分割结果。

    本文方法在BraTS 2020验证数据集上的分割性能

    结论

    基于注意力U-Net建立了一个多阈值模型,用于识别MRI扫描中不同区域的肿瘤。该模型具有计算复杂度低、内存需求少、并行训练时间短等优点。该模型在训练数据集上增强肿瘤、全肿瘤和核心肿瘤的平均Dice系数分别为0.59、0.72和0.61。同一模型给出验证数据集的平均骰子系数为0.57、0.73和0.61,测试数据集的平均骰子系数为0.59、0.72和0.57。

    论文链接:https://arxiv.org/pdf/2101.12404.pdf

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空空如也

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