fsl的segmentation工具: FAST (FMRIB’s Automated Segmentation Tool)将大脑组织的3D影响分解为不同的组织,比如灰质\白质\脑脊液等等, 同时还可以进行spatial intensity variations的修正, 也就是bias field或者RF inhomogeneities.
在终端输入Fast, 打开FAST的GUI界面, 输入fast则是FAST的命令行调用.
FAST工具采用的算法是隐马尔科夫随机场模型,以及相关的EM算法(Expectation-Maximization).
整个计算过程都是全自动的,输入是经过bias field-corrected 图像, 输入是从概率上和/或者分容积的组织分解.(probabilistic and/or partial volume tissue) .算法的鲁棒性和可靠性都是比较好的,对噪声也相对比太敏感.
fast命令行工具的调用格式为:
fast [options] [input_nifti_file] [output_nifti_file]例如:
fast -t 1 -n 3 -H 0.1 -I 4 -l 20.0 -o /home/dl/Data/Brain/Liang_test/test_out/brain /home/dl/Data/Brain/Liang_test/test_out/brain生成的segmentation文件有:
-rw-rw-r– 1 dl dl 321587 Mar 15 19:55 brain_mixeltype.nii.gz
-rw-rw-r– 1 dl dl 575046 Mar 15 19:55 brain_pve_0.nii.gz
-rw-rw-r– 1 dl dl 995397 Mar 15 19:55 brain_pve_1.nii.gz
-rw-rw-r– 1 dl dl 537648 Mar 15 19:55 brain_pve_2.nii.gz
-rw-rw-r– 1 dl dl 276283 Mar 15 19:55 brain_pveseg.nii.gz
-rw-rw-r– 1 dl dl 277565 Mar 15 19:55 brain_seg.nii.gz
常用参数:
-S or –channels= 图像通道数, 通常设为1
-t or –type= 图像种类, T1的话设置为1, T2设置为2, PD设置为3
-o or –out= 输出文件的基本名称,生成的文件会自动附上后缀, 例如seg, pve_0, pve_1等.
-n or –class= 组织类型数.T1的话通常设置为3, (Grey Matter, White Matter and CSF) T2的话通常设置为4. 如果图像很不清晰, 可以设置为2.
-b 输出的估计偏置场(estimated bias field)
-B 输出偏置图像并保存(bias-corrected image)
-l or –lowpass= 偏置场平滑, m是FWHM, 单位是mm, m ≅ 2 √n
-I 或者 –iter 循环次数
输出的结果用fsleyes打开后,可以看到: