使用CAT進行MRI腦圖像分析

MED620122 生物醫學工程進展

數據

在所提供的6個T1 MRI數據（男性和女性各3位）上進行分析。根據SPM或CAT所提供的學習資料，邊學習邊分析這6個數據。

要求：

去除顱骨後對腦容量分析，如平均腦容量，男性與女性腦容量比較；
分割大腦灰質、白質和腦脊液，並進行比較分析；
分割出大腦左右尾狀核，並比較分析。
改善圖像的對比度，將6個圖像的亮度變換到同一空間，並進行變換前後對比顯示。

1 配置環境

系統環境： windows 10

軟件配置：

MATLAB R2018b
SPM12 (https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/)
CAT(http://dbm.neuro.uni-jena.de/cat/index.html#DOWNLOAD)
MRIcron (https://www.mccauslandcenter.sc.edu/crnl/)(僅用於可視化)
xjview (http://www.alivelearn.net/xjview/)(僅用於可視化)
MIPAV (https://mipav.cit.nih.gov/documentation.php#userguide)

2 操作流程

2.1 安裝與配置

首先至matlab官網下載安裝matlab2018b，安裝默認套件即可。
然後按照spm的說明，安裝spm12(https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/)。
CAT和xjview都是基於spm的，所以spm需要先安裝好。然後再下載安裝CAT，直接把下載的文件拷貝進spm12/toolbox目錄即可。本次作業基本上使用CAT進行分析，所以可以參考學習CAT的manul(http://www.neuro.uni-jena.de/cat12/CAT12-Manual.pdf)。
MRIcron是直接下載好就能用的。xjview比較有意思，你填了郵箱以後，會由他的開發人員給你發下載地址和安裝教程，而使用說明是每日發一封郵件的形式逐天發給你。MIPAV也是直接下載就OK的

2.2 CAT分析流程

2.2.1 打開CAT

首先在matlab命令窗口依次輸入如下命令打開cat

addpath('D:/matlab_toolbox/spm12')
spm fmri
cat12

2.2.2 數據預處理（分割數據）

CAT12 → Preprocessing → Segment Data，依次選中6個病人的MRI文件，
Split job into separate processes可以設置多線程，由於該筆記本爲4核，所以設置爲4
顱骨去除，模板的選擇，配準的方案均選擇默認。
寫入文件的參數建議儘量選擇yes，防止後續處理中需要用到。

如果按照上述的，儘量輸出選項爲yes的話，共計會生成4個文件夾：

label文件夾裏mat矩陣存了cobra、hammers、lpba40、neuromorphometrics四個圖譜的label。(mat矩陣中hammers圖譜中有類似於“尾狀核”(Caudate nucleus)的名稱lCauNuc以及rCauNuc，對應的data裏面的對應索引處，是“尾狀核”的體積（分別是其中灰質、白質、腦脊液的體積，單位是立方厘米，和fsl分割出來的大小略又差異）)
mri文件夾裏主要是Partial Volume的label（p0開頭）、灰質（p1開頭）、白質（p2開頭）；歸一化後的灰質（wmp1開頭）、歸一化後的白質（wmp2開頭）；配準後的灰質（rp1開頭），配準後的白質（rp2開頭）；Jacobian determinant（wj開頭），Bias, noise and intensity corrected T1 image（wm開頭）；wm表示：modulated (m) normalized (w)，p表示：partial volume (PV) segmentation。
report文件夾裏面主要是txt的運行日誌；pdf和png版本的整體報告，附錄中展示了其中一個報告的例子；mat矩陣裏面存了運行的參數，
surf文件夾裏主要是surf的數據，Surface Tools的功能會用到

2.2.3 數據可視化

本次實驗的9張圖像可以通過進行可視化，結果可以參見附錄，具體操作過程如下：
CAT12 → Check data quality → Display one slice for all images

2.2.4 估計顱內總容積（TIV）

主要是進行腦容量，灰質、白質和腦脊液的測量
CAT12 → Statistical Analysis → Estimate TIV
Save values 選擇全都要保存

最終會得到如下的表格

Name	TIV	GM	WM	CSF	WMH
CC0003_63_F	1145.14	488.14	386.42	268.51	2.07
CC0004_67_M	1685.98	638.31	629.60	414.24	3.81
CC0005_62_M	1457.42	606.25	514.36	335.73	1.07
CC0006_63_F	1457.24	604.55	510.20	341.38	1.10
CC0007_62_M	1704.09	639.64	663.79	398.57	2.08
CC0008_60_F	1251.59	537.33	461.99	251.54	0.73

單位都是立方厘米
可以明顯看出有下面的關係
TIV+GM+WM+CSF+WMH

含義：

TIV:顱內總容積total intracranial volume
GM:灰質
WM:白質
CSF:腦脊液 cerebrospinal fluid
WMH:白質高信號區 white matter hyperintensities

同時，可以從表中看出，男性的平均腦容量、大腦灰質、白質和腦脊液都明顯大於女性（男女的年齡是近似，初步推斷差異具有統計顯著性的）。

2.2.5 建立統計模型 Building the Statistical Model

這裏科普一下manul中的factor和covariates的含義

因變量(factor)：分類變量，或聚類後的連續變量
協變量(covariates)：一般指連續變量
此處我選擇的是Two-sample t-test
CAT12 → Statistical Analysis → Basic Models
雙樣本t檢驗，檢驗灰質的差異性(wmp1*)，操作參數如圖：

灰質檢驗結果如下，可以從箱線圖看出來有明顯差異。

同樣的，對白質檢驗(wmp2*)結果如下，也可以從箱線圖看出來有明顯差異。

PS：此處選擇mwp1,mwp2,wm文件和rp1,rp2文件都可以，選擇p0,p1,p2文件會報錯。

2.2.6 xjview可視化

此處不能選擇最原始的nii文件，也不能選p0,p1,p2開頭的文件，會出warning說圖像來源不同
此處選擇的是wm開頭的文件，即Bias, noise and intensity corrected T1 image

操作及結果的要點：

點擊第一排倒數第二個File按鈕打開文件
選擇aal圖譜，並在左下方選擇“尾狀核”
界面中部的// Right Cerebrum // Sub-lobar // Caudate // Gray Matter // Caudate Head // undefined表示當前的解剖學位置

具體操作流程和結果如下：

2.2.7 MIPAV可視化

主要參考的教程在：https://mipav.cit.nih.gov/pubwiki/index.php/MIPAV_Help

其實就是可視化一下，變換圖像空間即可。
操作方法就是“File” -> “Open image(A) from disk” 打開文件，然後在“Image”選項裏面，選擇“Histogram - LUT”，拖動灰度直方圖就OK了

2.2.8 MRIcron可視化與編輯

我理解的MRIcron就是一個可以方便進行圖像標註，圖像可視化，圖像編輯操作的軟件。

這裏面有一個很重要的功能，在腦部影像圖像處理中經常需要用到，就是選取腦部大致區域ROI。

就是去除顱骨的時候，有些軟件是根據大腦的質心進行膨脹，然後拿到顱內部分，而我們平時拿到的數據經常會有頸部等區域，這些軟件魯棒性不好的話，“去除顱骨操作”會被這些區域影響，從而影響最終去除顱骨的效果。因此老師上課的時候，Draw->Advanced->Crop edges，先行把頸部去掉，防止影響後續去除顱骨的操作