DTI配准之Slicer(Elastix or BRAINS)配准篇

作者：杜昌旺 西安交大一附院神经外科

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在上一个教程《构建多模态影像的基础-配准之spm配准篇》没有介绍配准的基本原则及原理，在这里补上。

多模态影像的配准原则：

①优先以分辨率高、层厚薄T1为基准图像；

②若CT层薄，可以先以薄层CT为基准图像配准T1，然后以配准后的T1像为基准图像配准其他系列影像；

③优先相同扫描仪器、相同扫描系列的配准（如CTA与CT配准，T1与T1增强等）。

配准的原理：

①刚体变换（rigid body transformation）：只需要经过空间的平移和旋转，核磁图像中，空间可沿着x、y、z轴平移或旋转，因此刚性变换只需要6个自由度。

②仿射变换（affine transformation）：除了需要空间平移和旋转以外，还需要图像的拉伸（Scaling）如放大、缩小，和图像的倾斜（Skews/Shears），图像的拉伸和倾斜也有6个自由度。因此，仿射变换的自由度是12个。

③非线性变换：除了平移、旋转、拉伸、倾斜外，还需要图像局部的形变，故需要的自由度在12个以上。

DTI由包含多个方向的扫描序列，故配准比较特殊。可以通过Slicer自带的General Registration（BRAINS）及插件General Registration（Elastix）配准。还可以通过SPM联合BRAINS或SPM联合Elastix配准。

此篇讲授通过Slicer的插件General Registration（Elastix）进行配准的方法。

在3DSlicer中打开扩展模块管理器，首先安装Difffusion分类下的三个扩展模块。

再安装Registration分类下的配准模块Elastix。

此教程以DTI配准薄层CT为例，至于为啥要选CT呢，是因为我用CT重建虚拟现实配准的mark。

载入CT，注意选择Centered，当然也可以载入后在Volume标签的VolumeInformatica里选择Center volume居中图像。

然后通过以下几步导入DTI原始数据：选择Diffusion→Import and Export→Diffusion-weighted DICOM Import

弹出下面的对话框，选择DicomToNrrd，在Input DIcomData Directory里选择以单张dicom格式存储的DTI的文件夹（一个扫描方向的多张图片存为一个dicom的文件的DTI数据不能在这里导入，后面我另写教程），注意不要有中文，Output填入DTI原始数据的命名，此处命名为DWI，然后选择Apply。出现右边三视图的数据说明导入成功了。

导入成功后选择Volume标签，在Active Volume里选择导入的DTI数据，上面命名的是DWI，然后选择Center Volume，这步不能省哦，不然配准极有可能会出问题。

往下翻，看看Display里面看DWI Component，后面的最大数字就是DTI扫描的方向，此数据扫描的是30个方向，其中0是DTI的基准图像，也是后面要用到的配准图像。

导入DTI原始数据了，还不能配准，我们必须分离出基准图像B0（baseline），选择Diffusion→Process→Diffusion Brain Masking。

进入下面对话框，Input DWI Volume里选择DTI原始数据DWI，Output Baseline Volume填入名称（DWI Baseline），Output  Diffusion Brain Mask填入用于追踪全脑纤维束的蒙版名称（Brain Mask），然后点Apply。

基准图像（DWI Baseline）分离出来，下面我们来用Slicer的模块Elastix 或General Registration（BRAINS）配准。

第一种方法用Elastix插件配准。

选择Registration→General Registration（Elastix）。

进入下面的对话框Fixed Volume选择DTI和哪个系列图像配准，此处选的是CT，Moving volume选择被配准的图像，这里是用DTI去配准CT，所以选择DTI原始数据的基准图像（DWI Baseline），Preset选择generic rigid（上面提到的刚性配准，当然也可以选择其他的配准方式，之间的区别见本文开头）。

这步需要得到空间变换的数据，命名为DTI2CT Transform。Output Volume可以填也可以不填，然后点Apply。配准好了会在下面的状态框里出现Registration is completed。

第二种方法选择用BRAINS模块配准。

Registration→General Registration（BRAINS）

进入下面的对话框Fixed Volume选择CT，Moving volume选择DWI Baseline。

Percentage Of Samples（采样率）越大，时间越长，配准理论上越精确，默认0.002，选择0.01就可以了。

Slicer Linear Transform即线性空间变换数据，命名为DTI2CT Transform。

Output Image Volume可以填也可以不填。

Initialize Transform Mode：一般选off就行（useMomentsAlign通过图像配准；useCenterOfHeadAlign通过头颅的中心配准，如果头颅配准，空间位置相差太远选择这个；useGeometryAlign通过矩阵配准；useCenterOfROIAlign通过感兴趣区配准）。

Registration Phases选择 rigid（刚性配准）。

这步需要得到空间变换的数据，命名为DTI2CT Transform。然后点Apply。

配准好了Status出现completed。

通过上面的两种方法得到DTI向CT配准的空间变换数据DTI2CT Transform。然后点Transform模块，Active Transform选择DTI2CT Transform，可以看到DWI Baseline已经配准过了，所以出现在Transformed列表里面。下面我们将DTI的原始数据DWI及全脑纤维束的蒙版Brain Mask选择后点击“→”，进行空间坐标转换，就和CT配准了。

大家可以看看三视图检查一下配准的效果，最后最重要的一步是进行固化Harden Transform，不进行固化的话，后面进行纤维束追踪的时候会回到初始的空间位置。

以上是配准的过程。配准好了后就可以进行纤维束示踪后面的处理步骤了。

计算弥散张量Diffusion→Process→Diffusion Tensor Estimation。

Input DWI Volume选择DWI，Input Brain Mask选择Brain Mask，Output DTI Volume命名为DTI，Output Baseline Volume命名为DTI Baseline，然后点Apply。

生成Fa图Diffusion→Process→Diffusion Tensor Scalar Maps。

Input DTI Volume选择DTI，Output Volume命名为FA，Scalar Measurement选择FractionalAnisotropy，然后点Apply。

纤维束示踪成像Diffusion→Tractography→Tractography Seeding。

Input DTI Volume选择DTI，Output Fiber Bundle命名为FiberBundle，Input Fiducials Model or Label Map选择之前配准过的蒙版BrainMask，最后点Update生成纤维束。