MIPAV - Talairach ACPC transform
源地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_64cfe24f0100h358.html
1.打开MIPAV软件,File>open image from disk>图片所在路径,本人电脑上为C:\Program Files\mipav\
NeurosurgicalPlanningTutorialData\patient_dataset\3D_SPGR打开图片,要说明的是MIPAV支持很多种格式的图片,此处选择IMA格式,注意选择的时候要在右下角的Options里的Open as multifile前面打钩,这样就能将该文件夹下面的图片全部加载进来,如图1所示。
图1 打开MIPAV软件并且选择图片
2.选择第一行菜单Algorithms>Brain tools>Talairach transform,弹出对话框Talairach Transform, 图片在打开之后默认为1386_151 71/ 143 M: 0.5,如图2所示。
图2 选择Talairach Transform变换
{
补充:
1. 关于ACPC转换:http://www.brainvoyager.com/bvqx/doc/UsersGuide/BrainNormalization/AutomaticACPCAndTalairachTransformation.html。
2. 关于Talairach坐标系:http://www.qnr.cn/med/data/jcyx/xbswx/201003/343228.html,主要看1.1。
}
3.单击ACPC按钮,出现一个对话框Create AC-PC image,其中有五个要标记的点,分别为AC superior edge(前联合上缘),AC posterior margin(前联合后缘),PC inferior edge(后联合下缘),First midsagittal point(中矢面上的第一个点),Another midsagittal point(中矢面上的另一个点),图3是操作界面,图4是大脑中矢面结构示意图。 AC与PC就是两个联合体,注意一般要求所选的AC superior edge和PC inferior edge两点Y值是相同的。选定了后再选AC posterior margin点,就是在AC联合体的后下方,之后再选择First midsagittal point和Another midsagittal point,要求二者之间距离在20mm以上,一般就选择在和AC,PC同一矢状面上。选择好了之后,点击Apply之后出现一个表示进程的小窗口,几秒之后就出现图1386_15_acpc 85/170 M: 2.0,如图3。
图3 确定六个点的过程与结果图
{
补充:
1. 如何寻找各个点:http://mipav.cit.nih.gov/documentation/presentations/talairach.pdf(这个pdf基本是手把手教你找点,很有用!),我们标注的点的位置要和Talairach atlas中各点的位置一致。
2. Talairach坐标:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d25466d0101ljtw.html。
}
图4 大脑中矢面结构示意图(该图已流传于互联网,本处引自互联网,特此声明)
图5 ACPC标记后得到的图像
4.点击Save,出现一个对话框,选择相应的路径保存即可。点击对话框上的刷新按钮之后之后在New image to transform栏选择1386_15_acpc,再点击Load,之后再选择刚刚存好的1386_15_talairach_info.txt,在transformation一栏选择acpc to orig,然后在点击Compute,几秒过后出现图片1386_15_acpc_orig,如图6,对比一下原图,之后在保存起来,如图7。
{
这里没搞清做什么的...自己需要用ACPC变换之后的T1做预处理,所以直接点击ACPC转换后得到的图像,在主界面保存为nii格式就可以用了。
}
图6 ACPC标记后的的图片再转换为原图的对比效果
图7 保存图片示意图
声明:本人严格遵循MIPAV网站的下载使用规则,只为学习和交流之用,任何人转载不得用于商业途径。
==============================================
补充:在Utilities中有reorientation,有时只用mid-sagittal+ACPC transform并不能得到理想结果,那么在之后加一次reorientation就可以了(个人经验)。
MIPAV - Talairach ACPC transform的更多相关文章
- MNI模板和Talairach 模板的对比
The MNI brain and the Talairach atlas SPM 96 and later use standard brains from the Montreal Neurolo ...
- AC-PC线(前联合-后联合线)
下面利用一张大脑矢状面(侧视图)来描述ac-pc的空间位置关系.前联合用红色点表示,后联合用黄色表示. 在Talairach 模板的官方文档中,AC-PC线从前联合AC的表面出发,延伸到后联合PC的中 ...
- CSS3 3D立方体效果-transform也不过如此
CSS3系列已经学习了一段时间了,第一篇文章写了一些css3的奇技淫巧,原文戳这里,还获得了较多网友的支持,在此谢过各位,你们的支持是我写文章最大的动力^_^. 那么这一篇文章呢,主要是通过一个3D立 ...
- 深入node之Transform
Transform流特性 在开发中直接接触Transform流的情况不是很多,往往是使用相对成熟的模块或者封装的API来完成流的处理,最为特殊的莫过于through2模块和gulp流操作.那么,Tra ...
- CSS 3 学习——transform 3D转换渲染
以下内容根据官方规范翻译,没有翻译关于SVG变换的内容和关于矩阵计算的内容. 一般情况下,元素在一个无景深无立体感的平面(flat plane)上渲染,这个平面就是其包含块所处的平面.同时,页面上的其 ...
- CSS 3学习——transform 2D转换
首先声明一点,transform属性不为none的元素是它的定位子元素(绝对定位和固定定位)的包含块,而且对内创建一个新的层叠上下文. 注意:可以通过 transform-box 属性指定元素的那个盒 ...
- Hilbert-Huang Transform(希尔伯特-黄变换)
在我们正式开始讲解Hilbert-Huang Transform之前,不妨先来了解一下这一伟大算法的两位发明人和这一算法的应用领域 Section I 人物简介 希尔伯特:公认的数学界“无冕之王”,1 ...
- 【CSS3动画】transform对文字及图片的旋转、缩放、倾斜和移动
前言:之前我有写过CSS3的transform这一这特性,对于它的用法,还不是很透彻,今天补充补充,呵呵 你懂的,小司机准备开车了. a)再提一提transform的四个属性 ①旋转--->ro ...
- CSS3和javascript中的transform
在javascript中,WebkitTransform 大概相当于 transform .transform 为标准,WebkitTransform 适用于Webkit浏览器.js中的WebkitT ...
随机推荐
- 代码创建storyboard
代码创建storyboard方式如下 // 加载storyboard UIStoryboard *storyboard = [UIStoryboard StoryboardWithName:@&quo ...
- Android中将xml布局文件转化为View树的过程分析(上)
有好几周没写东西了,一方面是因为前几个周末都有些事情,另外也是因为没能找到好的写作方向,或者说有些话题 值得分享.写作,可是自己积累还不够,没办法只好闷头继续研究了.这段时间一边在写代码,一边也在想A ...
- win7---远程桌面相关的服务
如果对方连接不到你,请将服务设置为自动,并重启电脑.
- PHP implode() 函数 把数组元素组合为字符串
http://www.w3school.com.cn/php/func_string_implode.asp PHP implode() 函数 PHP String 函数 实例 把数组元素组合为字符串 ...
- jstack简单使用,定位死循环、线程阻塞、死锁等问题
当我们运行java程序时,发现程序不动,但又不知道是哪里出问题时,可以使用JDK自带的jstack工具去定位: 废话不说,直接上例子吧,在window平台上的: 死循环 写个死循环的程序如下: pac ...
- Maven Scope
Dependency Scope 在POM 4中,<dependency>中还引入了<scope>,它主要管理依赖的部署.目前<scope>可以使用5个值: * ...
- 0011《SQL必知必会》笔记07 数据的插入、更新和删除
1.插入完整的行或一部分:INSERT INTO 表名(列名1-n) VALUES (对应的值1-n) INSERT INTO products(prod_id, vend_id, prod_name ...
- 多元线性回归 ——模型、估计、检验与预测
一.模型假设 传统多元线性回归模型 最重要的假设的原理为: 1. 自变量和因变量之间存在多元线性关系,因变量y能够被x1,x2-.x{k}完全地线性解释:2.不能被解释的部分则为纯粹的无法观测到的误差 ...
- Macbook无法上网,访问不了appstore、safria、网易云等,但QQ、谷歌浏览器可以用--解决方案
---------------------我是分割线 update 2016-09-22 20:55:22----------------------------- 发现之前那个方法也是不稳定,后来 ...
- IIS 500.19 错误
HTTP 错误 500.19 - Internal Server Error 错误代码 0x80070021 配置错误 不能在此路径中使用此配置节.如果在父级别上锁定了该节,便会出现这种情况.锁定是默 ...