脑图像分析基本环境配置:MATLAB + SNAP + DiffusionKit + SPM12 + CAT12

1、安装MATLAB,此处版本为MATLAB R2015b。

2、使用ADNI作为实验数据集。安装SNAP用于查看.nii图像,此处版本为ITK-SNAP 3.8。

3、使用DiffusionKit进行图像配准。若未配准,后期可能会出现以下错误:

脑图像分析基本环境配置:MATLAB + SNAP + DiffusionKit + SPM12 + CAT12_第1张图片脑图像分析基本环境配置:MATLAB + SNAP + DiffusionKit + SPM12 + CAT12_第2张图片脑图像分析基本环境配置:MATLAB + SNAP + DiffusionKit + SPM12 + CAT12_第3张图片

配准方法:

(1)在Brainnetome官网下载DiffusionKit工具包并安装(点击此处查看使用指南)。

(2)打开CMD进入DiffusionKit目录,通过如下指令查看reg_aladin.exe使用方式:

reg_aladin.exe –h

可以看到使用方法为:

 其中,-ref 是指标准模板,-flo 是指源图像。

(3)OK,下载一个标准模板,这里使用MNI_152。

(4)使用如下指令进行图像配准:

这样就生成了配准后的文件:outputResult.nii。

4、使用SPM12软件包进行脑图像数据分析。

(1)下载并安装SPM12。

(2)打开MATLAB,在菜单栏中点击“设置路径”->“添加并包含子文件夹”,找到spm12的根目录添加即可。

5、使用CAT12进行脑图像分割。CAT是SPM的计算解剖工具箱,具有与VBM相似的功能。

(1)下载并安装CAT12。

(2)由于是要在SPM中使用CAT,因此要把cat12放在\spm12\toolbox\目录下。

6、到此为止,基本环境已经配置完毕,接下来以一个nii图像的分割为例进行CAT12使用方法的演示。

(1)在MATLAB命令行窗口中输入spm,打开spm12窗口。

脑图像分析基本环境配置:MATLAB + SNAP + DiffusionKit + SPM12 + CAT12_第4张图片

(2)在Toolbox下拉框中选择cat12,打开工作窗口。

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(3)点击左上角的Segment Data,会弹出Batch Editor窗口。

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这里使用刚刚配准过的outputResult.nii作为实验数据。创建一个名为test的文件夹,放入实验数据。通常要根据数据特征修改“Affine Regularisation(仿射正则化)”参数,由于该数据来源于ADNI数据集,这一参数不需要修改。将“Voxel size for normalized images(标准化图像的体素大小)”这一参数从1.5修改为1。

脑图像分析基本环境配置:MATLAB + SNAP + DiffusionKit + SPM12 + CAT12_第8张图片

(4)双击“Volumes”选项,找到test文件夹,选择实验数据,点击“Done”。

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(5)这时菜单栏上的三角符号已经变亮,点击即开始进行图像分割。

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(6)MATLAB会实时输出运行状态信息。

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脑图像分析基本环境配置:MATLAB + SNAP + DiffusionKit + SPM12 + CAT12_第12张图片脑图像分析基本环境配置:MATLAB + SNAP + DiffusionKit + SPM12 + CAT12_第13张图片

(7)经过约半小时的时间,图像已经分割完毕,输出信息保存在test文件夹下。

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(8)输出展示。

①原图像 outputResult.nii

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②分割后图像

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③catreportj_outputResult.jpg

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