Pipeline T1 2007


Permet de déclencher une chaîne d'analyse d'images qui extrait divers objets d'une IRM T1 anatomique

Description

Cette moulinette est sensé permettre de générer : Pour pouvoir lancer cette moulinette, il est impératif de remplir les paramères d'orientation de l'image, dans la première étape (ou d'utiliser indépendamment la brique Prepare Subject for Anatomical Pipeline).

Ce pipeline traite normalement les deux hémisphères, mais vous pouvez changer les paramètres pour qu'un seul hémisphère soit traité. Il enchaîne les traitements suivants (sauf si leur résultat a déjà été validé ou qu'ils ne sont pas cochés dans l'interface graphique du pipeline):
  1. Le repérage de l'orientation de l'image et sa réorientation si nécessaire (Prepare Subject for Anatomical Pipeline);
  2. La création d'un masque du cerveau (Brain Mask Segmentation) ;
  3. La création d'un masque de chaque hémisphère (Split Brain Mask).
  4. Une classification gris/blanc de chaque hémisphère pour la "Voxel Based Morphometry" (Grey White Interface) et le maillage sphérique des hémisphères corticaux (Ana Get Spherical Cortical Surface);
  5. Le maillage de l'interface externe du cortex d'un ou des deux hémisphères (Ana Get Opened Hemi Surface) ;
  6. La création du graphe des plissements corticaux pour un ou deux hémisphères (Cortical Fold Graph);
  7. Eventuellement, l'identification automatique des sillions corticaux (Automatic Recognition), situé dans la toolbox "morphométrie".

Un certain nombre de ces briques proposent un choix entre une ancienne version de l'algorithme et une nouvelle mouture (pas toujours au point, attention!). Les réglages par défaut correspondent à l'alternative que nous considérons comme la plus robuste ou la plus performante, mais un choix différent peut avoir de meilleurs résultats sur certaines images.
Avec un peu d'expérience, il est possible de jongler de manière itérative avec les moulinettes complètes et les briques qui les composent. Si pour des raisons de temps, vous n'avez fait tourner qu'une partie des traitements. Vous pouvez en demander plus sans recalculer les premiers traitements en "lockant" certains résultats avec les briques de validation.

Les différentes "moulinettes" en service sont les suivantes (il existe par ailleurs d'autres chaînes de traitements n'ayant pas l'IRM brute comme point de départ):

Pour une utilisation efficace du pipeline:

Si vous avez un grand nombre de cerveaux à traiter, nous vous conseillons la stratégie suivante:
  1. Séléctionnez quelques cerveaux représentatifs pour régler les paramètres de manière à optimiser les résultats. Plusieurs niveaux de réglage peuvent être essayés:
    1. Le choix du contraste gris/blanc et du type de biais spatial.
    2. Les voies alternatives pour obtenir les masques du cerveau et des hémisphères.
      Ana Brain Mask from T1 MRI Correction
      Ana Split Brain from Brain Mask Correction
    3. Les divers paramètres des outils bas niveaux du SHFJ situés dans components et components04.
    4. Les nombreux paramètres des commandes lignes de la librairie Vip (VipQuelquechose).
    Si vous n'êtes pas malchanceux, vous devriez obtenir un résultat acceptable en n'utilisant que les deux premiers niveaux. Dans le cas contraire, le mieux est de dériver votre propre script brainVISA en combinant les briques existantes, les commandes de Vip et vos propres outils. C'est ce qui a été réalisé sur le site de Marseille à cause du biais important de leur scanner 3T: http://marspack.free.fr/.
  2. Après la phase de réglage préalable, nous suggérons de traiter les données en trois étapes:
    1. Des images brutes au masque du cerveau: Cette étape est généralement réalisée avec le traitement Ana Brain Mask from T1 MRI, qui peut être itérer sur l'ensemble de vos cerveaux. Il vous reste alors à verifier les résultats un à un, et à déclencher la brique de correction lorsque c'est nécessaire: Ana Brain Mask from T1 MRI Correction (vous pouvez également réaliser certaines corrections en dessinant dans Anatomist: Label volume editor.).
    2. Du masque du cerveau au masque des hémisphères: Cette étape est en général réalisée avec le traitement Ana Split Brain from Brain Mask, qui peut être itéré sur l'ensemble de vos cerveaux. Vérifiez ensuite le résultat et réalisez les corrections nécessaires avec Ana Split Brain from Brain Mask Correction (vous pouvez également réaliser certaines corrections en dessinant dans Anatomist: Label volume editor; vous pouvez d'ailleurs utiliser un racourci vers ce traitement sous forme d'icone.).
    3. Le reste des traitements (maillages, graphes...): Vous devez d'abord verrouiller les résultats des deux étapes précédentes pour éviter qu'ils ne soient écrasés par le pipeline général. Utilisez: Ana Validate All. Pous pouvez ensuite itérer le pipeline avant d'aller dormir.

Paramètres

mri: Raw T1 MRI ( entrée )
mri_corrected: IRM T1 Biais Corrigé ( sortie )
perform_normalization: Booléen ( input )
Normalised: Choice ( optional, input )
Anterior_Commissure: Point3D ( optional, input )
Posterior_Commissure: Point3D ( optional, input )
Interhemispheric_Point: Point3D ( optional, input )
Left_Hemisphere_Point: Point3D ( optional, input )

Informations techniques

Toolbox : Morphologist

Niveau d'utilisateur : 2

Identifiant : t1pipeline07

Nom de fichier : brainvisa/toolboxes/morphologist/processes/segmentationpipeline/older_pipelines/t1pipeline07.py

Supported file formats :

mri :
GIS image, VIDA image, NIFTI-1 image, MINC image, gz compressed MINC image, DICOM image, TIFF image, XBM image, PBM image, PGM image, BMP image, XPM image, PPM image, gz compressed NIFTI-1 image, TIFF(.tif) image, ECAT i image, PNG image, JPEG image, MNG image, GIF image, SPM image, ECAT v image
mri_corrected :
GIS image, VIDA image, NIFTI-1 image, MINC image, TIFF image, XBM image, PBM image, PGM image, BMP image, XPM image, PPM image, gz compressed NIFTI-1 image, ECAT i image, PNG image, JPEG image, MNG image, GIF image, SPM image, ECAT v image