编辑: 麒麟兔爷 | 2017-10-06 |
com 弥散加权成像(Diffusion Weighted Imaging, DWI)通过测量水分子的弥散程度来反映水分子所处的 组织结构特点,弥散张量成像(Diffusion Tensor Imaing, DTI)通过张量模型来定量地刻画水分子的弥 散程度,也是最简单的一种模型.作为初学者,总结一下使用 FSL 和TrackVis 进行 DTI 数据分析的基 本方法,包括涡流/头动校正(eddy current/head motion correction)、张量拟合(tensor fitting)和确 定性纤维束追踪(deterministic tractography).
一、原始数据准备 (1)将从磁共振扫描仪上采集的原始数据转换成 NIFTI 格式,可以使用 dcm2nii 或者 MRIConvert;
(2)假设转换成 NIFTI 格式后的数据名为 dti_data.nii.gz,此外还会生成两个文本文件,分别表示磁场 梯度施加的强度和方向,这里假设这两个文件分别命名为 bvals 和bvecs.这两个文本文件的内容如下: bvals: bvecs: (3)bvals 和bvecs 这两个文件表示什么意思?DWI 的大致原理是在不同方向上施加一个梯度磁场,这 个梯度磁场的强度用 b-value 来表示,b-value 越大、水分子弥散的距离越大、图像信号变化越明显;
DTI 模型总共需要估计六个参数,所以至少需要在
6 个不同方向上施加梯度,梯度方向用 b-vector 来表 示;
还需要至少一个没有施加梯度的图像作为参考,常称为 B0 像.上面的 bvals 文件总共
1 行65 列, 表示总共采集了
65 个图像,第1个图像的 b-value 是0,后64 个图像的 b-value 是1000;
bvecs 文件 总共有
3 行65 列,表示在每个图像上所施加的梯度方向. (4)B0 图像和 DWI 图像: 上图是数据中的前四个图像,第一个图像是 B0 像,后三个图像是 DWI 像,虽然 b-value 都是 1000,但 是梯度方向不同,因此图像信号也会有变化.
二、涡流/头动校正 在拟合张量模型之前,需要对图像进行一些涡流和头动校正,这里使用的是 FSL 5.0.11. (1)脑提取 脑提取的目的就是为了获得一个(去除颅骨后)脑的 mask,可以使用如下命令: fslroi dti_data.nii.gz b0.nii.gz
0 1 bet b0.nii.gz b0_brain.nii.gz -m -f 0.3 (2)acqparams.txt 和index.txt 新建一个名为 acqparams.txt 的文本文件,内容为
0 1
0 0.05,该文件描述的是图像采集的信息.根据 FSL 官网的文档,该文件的正确性与否并不重要,在大多数情况下使用上面的设置即可.另外,正确地 填写这些信息需要对扫描参数有更深入的了解;
新建一个名为 index.txt 的文本文件,方法为: indx="" for ((i=1;
i index.txt 上述代码的作用就是新建一个一列全为
1 的数,并保存到 index.txt 文件中;
这个文件中的
1 表示该图像 采集的参数对应于 acqparams.txt 文件的第一行.由于 acqparams.txt 里只有一行,所以所有图像都是 1. (3)涡流/头动校正 eddy_openmp --imain=dti_data.nii.gz --mask=b0_brain_mask.nii.gz \ --acqp=acqparams.txt --index=index.txt --bvecs=bvecs --bvals=bvals \ --out=eddy_corrected_data eddy_corrected_data.nii.gz 即为涡流/头动校正后的数据,eddy_corrected_data.eddy_rotated_bvecs 为头动校正后的 b-vector 文件.
三、张量拟合 dtifit -k eddy_corrected_data.nii.gz -o dti -m b0_brain_mask.nii.gz \ -r eddy_corrected_data.eddy_rotated_bvecs -b bvals --save_tensor 张量拟合结束后就可以得到一些定量指标,比如 FA(Fractional Anisotropy)和MD(Mean Diffusivity): FA 反映的是组织结构的方向性,如果水分子的弥散运动在某些方向上受到阻碍,在另一些方向上不受阻 碍,则FA 较大;