Visão geral da pesquisa MCFLIRT é uma ferramenta de correção de movimento intra-modal projetada para uso em séries temporais fMRI e com base em técnicas de otimização e registro usadas no FLIRT. Uma ferramenta totalmente automatizada robusta e precisa para o registro de imagens cerebrais inter-e intermodais lineares (affine). Se você usa MCFLIRT em sua pesquisa, cite a referência do diário: Jenkinson, M. Bannister, P. Brady, J. M. e Smith, S. Optimização aprimorada para o registro linear e preciso e correção de movimento de Brain Images. NeuroImage, 17 (2), 825-841, 2002. Como isso funciona, o MCFLIRT carrega a série de tempo em sua unidade e será padrão para o volume do meio como uma imagem de modelo inicial. Uma pesquisa grosseira de 8mm para os parâmetros de movimento é então realizada usando a função de custo especificada seguida de duas buscas subsequentes em 4mm usando tolerâncias cada vez mais apertadas. Todas as otimizações utilizam a interpolação trilínea. Como parte da pesquisa inicial de 8mm, uma transformação de identidade é assumida entre o volume médio e o volume adjacente. A transformação encontrada nesta primeira pesquisa é então usada como a estimativa para a transformação entre o volume médio e o volume além do adjacente. Este esquema deve levar a uma otimização muito mais rápida e maior precisão para a maioria dos estudos onde o movimento do assunto é mínimo. Nos casos patológicos, este esquema não penaliza a qualidade da correção final. Se o registro de média for usado, os parâmetros de correção de movimento curent são aplicados na série de tempo, os volumes são calculados para criar uma nova imagem de modelo e a mesma correção de 3 estágios é realizada usando esta nova imagem média como modelo. Finalmente, se uma correção de 4 estágios foi especificada, uma outra passagem de otimização é realizada usando interpolação sinc (internamente) para maior precisão. Esta etapa é significativamente mais demorada do que a parte anterior da correção, que deve levar na ordem de 10 minutos para um número de timeseries de 100 volumes. Esta interpolação interna é independente da interpolação final de reescalonamento (conforme especificado por sincfinal ou splinefinal). O esquema tem a vantagem adicional de manipulação sensata das fatias finais em um volume. Em outros esquemas, os voxels que se deslocam do Field of View (FOV) devido ao movimento (frequentemente leve) da cabeça são excluídos de cálculos adicionais ou tratados como valor zero. Para manter a maior quantidade possível de informações úteis nos dados, os volumes são preenchidos duplicando as primeiras e últimas fatias no plano z para que possamos interpolar a partir de locais fora do FOV usando valores apropriados. Utilização e opções Opções de limpeza em opções disponíveis As opções disponíveis são: Recomendação geralCorreção para distorção de corrente de Foucault, movimento, distorção de não-homogeneidade B0 em dados DTI Quando as imagens DTI são obtidas por seqüência EPI, envolvem inerentemente vários ruídos, como distorção de corrente de Foucault, movimento de cabeça E B0 distorção de não-homogeneidade. Esses ruídos degradam significativamente os resultados das estimativas DTI ou tratografia DTI se você obtiver os dados em maior resolução espacial ou angular. Tais distorções de imagem não podem ser corretamente corrigidas, mesmo usando um método de registro não-linear. O script, dtiprecesso. Corrige-os e calcula as estimativas de tensores difusas (FA, MD, V1-3, L1-3, etc.) usando o software FSL. Você pode usar os resultados para qualquer software tractográfico que manipule imagens de formato ANALYZE7.5 ou NIFTI (FDT. DtiStudio. DTV etc) ou para estatísticas baseadas em DTI (por exemplo, TBSS). Para usar esse script, você precisa de um computador no qual o FSL já esteja instalado e os dados (dados do campo de dados DTI: fieldmap e magnitude das informações do vetor MPG: bvec e bval e tempo de espera e TE para o DTI). Os dados DTI e fieldmap devem estar no formato NIFTI ou ANALYZE7.5. No primeiro passo, o script redimensiona os dados originais em maior resolução (por padrão, x0.6 da dimensão original x, y). Em seguida, ele corrige a distorção da corrente de Foucault e / ou o movimento pelo registro linear de 12 DOF (isto é o mesmo que usado na correção eddy na FSL) e, em seguida, a distorção B0 usando dados do campo B0 (magnitude e fase) e fuga. Em seguida, corrija o vetor b usando rotações determimizadas a partir de estimativas de movimento. Finalmente, calcula estimativas DTI por dtifit. A resilação de imagem não é aplicada ao mesmo tempo que a estimativa do movimento e a distorção de corrente de Foucault, em vez disso, o resultado é aplicado simultaneamente com a aplicação de B0 sem paralelo, a fim de minimizar a desfocagem da imagem relacionada à interpolação. Instalação 1. Baixe o dtpreprocess daqui (versão atual 2.0). 2. Efetue login como root e salve o download dtipreprocess no diretório onde o caminho de pesquisa estiver configurado (por exemplo, usrbin). 3. Digite Isso possibilita que todos os usuários de FSL executem o dtiprocess. Basta digitar ou no terminal mostrará a página de uso ou ajuda. Exemplo de uso 1 (cálculo de teste) Isso executa teste dewarping apenas para a imagem b0. O sinalizador - d é seguido por dados 4D DTI (dwi. img, cujo primeiro volume deve ser imagem b0), - f: por imagem fieldmap (fm. img em unidades de radsec), - m: por fieldmap imagem de magnitude (mag. Img), - t: por tempo de permanência (0,76 ms) para DTI e - e: por TE (100 ms) para DTI. O cálculo termina em um tempo relativamente mais curto, de modo que você pode verificar se todos os parâmetros que você usa (tempo de permanência, direção sem aviso, resolução de resolução, etc.) são ótimos antes de fazer o cálculo completo (veja Exemplo de uso 2). Observe que a imagem do mapa de campo (fm. img) deve ser desembrulhada em fase e possui unidades de radsec. Isso normalmente requer pré-processamento específico de sitescannersequem (veja preludefugue na Web FSL), mas os usuários da Siemens podem querer usar ph2fmsiemens. Para ver os resultados do dtipreprocess, aponte seu navegador no relatório. html no diretório de saída (default ourputdir. dti). Exemplo de uso 2 (cálculo completo) Isso executa o cálculo completo dos dados do dti e demora mais tempo. Você precisa de bandeiras adicionais - b e - r, cada uma seguida por arquivo de texto, bvals e bvecs, que contém informações de valores b ou vetores MPG, respectivamente. Esses arquivos de texto devem ser formatados conforme descrito abaixo. As saídas finais (dados não gerenciados, estimativas de DTI, imagem de perda de sinal, etc.) serão armazenadas no diretório de saída (padrão. dti). Este diretório de saída pode ser usado diretamente como uma entrada para a estimativa Baysiana subsequente dos parâmetros de difusão locais (bedpostx em FSL). A imagem de perda de sinal (nodifsigloss) também pode ser usada como uma imagem de peso ao registrar imagens entre DTI e outras modalidades (por exemplo, imagem fMRI ou imagem estrutural T1). Os arquivos de texto, bvecs e bvals, devem ser formatados da seguinte forma: bvals. A ordem das entradas neste arquivo deve coincidir com a ordem dos volumes nos dados DTI e as entradas no arquivo de texto das direções do gradiente. O formato é: b1 b2 b3. Bn bvecs. A ordem das entradas neste arquivo também deve corresponder à ordem dos volumes na série de dados DTI. O formato é: x1 x2 x3. Xn y1 y2 y3. Yn z1 z2 z3. Zn Para volumes em que não houve ponderação de difusão, a entrada ainda deve estar presente como x0, y0, z0. Outras opções incluem Saídas As saídas de dtipreprocess incluem: Resultados de exemplo Os dados de DTI foram obtidos pelo scanner de Sonata Siemens 1.5T na MNI (resolução espacial: voxel de 2,5 mm de cubo o número de direção MPG: 60 direção de fase: AP). A esquerda mostra as estimativas de dti, FA: anisotropia fracionada e V1: o primeiro vetor próprio do tensor de difusão antes do processo de dentição e direita mostra aqueles após o processamento de dentistas. O V1 é exibido na cor RGB (R: esquerda direita G: anterior-posterior B: superior-inferior) sobreposta na imagem FA (escuro: valor FA baixo brilhante: valor FA alto). Note-se que a distorção na região fronto-polar (que é causada pelo seio frontal e muitas vezes é significativa quando você obteve dados DTI na direção da fase de AP) é devidamente corrigida. Outros scripts úteis ph2fmsiemens Converta a imagem de diferença de fase de Siemens (obtida por uma seqüência, grefieldmapping) para o mapa de campo não desembrulhado em unidades de radsec. A saída pode ser usada quando você usa dtipreprocess com a bandeira de - f. Bvecswap Eixo de troca ou sinal do arquivo bvec. Onde a, b, c representam os novos eixos x, y, z em termos dos eixos anteriores. Eles podem tomar valores de - x, x, y, - y, z, - z. O arquivo inputbvecs deve ser formatado para uso em FDT. Makedwi Gerar imagem ponderada por difusão a partir de dados dwi. Referências M. Jenkinson. Um algoritmo rápido, automatizado, n-dimensional de fase de desarmamento. Magn Res Med. 49 (1): 193-197,2003 Página web FSL FDT (fmrib. ox. ac. ukfslfdt)
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