python - 配准不同视场的非各向同性 CT 扫描

Question

我对医学图像配准非常陌生。

我正在尝试配准两个 CT 体积，第一个是轴向尺寸为 (384,384,31)，间距为 (0.57,0.57,4.8)，第二个是矢状扫描，尺寸为 (384,384,15) 和间距(0.67,0.67,2.2)，以便利用它们之间的重叠区域来创建超分辨率并获得各向同性扫描。

所以问题在于体积具有不同的方向以及不同的视野。 IE。矢状扫描中的轴向切片仅包含轴向扫描中存在的一小部分，换句话说，我需要裁剪轴向扫描中的轴向切片以匹配矢状切片的视场等以创建掩模用于 simpleitk 刚性配准算法。

我还认为我需要在某个时刻对两个卷进行重新采样的掩模。

我的问题是，如何创建掩码以及可以使用 nifti 文件中可用的任何元数据来创建掩码吗？我有方向、原点和索引点矩阵。

非常感谢。

Answer 1

我将从一些评论开始:

1. 在 SimpleITK 世界中，您的两个图像都是体积，没有根本区别(轴向与矢状)。这些卷只是具有不同的间距，注册框架隐式地考虑了这一点。
2. 我不确定您提到的矢状位 CT 扫描是什么意思。 CT 被重建/计算为轴向切片(x、y 的间距小于沿 z 轴的间距，z 轴是沿头足方向的扫描方向)。这似乎与您的两个体积的参数一致，因此不确定为什么您将一个称为轴向而另一个称为矢状。

解决您的注册问题:

我会在固定图像上使用 mask 来指示预期的重叠区域(例如图像的底部 1/2)，这样您就不需要裁剪任何内容。然后，您需要设置初始变换，以便该区域与第二个图像的顶部 1/2 重叠。 mask和初始化的结合就会有相关区域和 map 上的配准算法样本点他们到移动图像。

最后，由于您是医学图像配准的新手，您可能会受益于我们的 Jupyter notebooks特别是笔记本 65 使用掩码，尽管我希望其他注册笔记本也可以帮助您。