Image JによるMRI画像の画像処理(メモ)

Evernoteに速記したのをとりあえず挙げておく。

Image Jを現場で使うことはあまりないかも知れませんが、ワークステーション等の画像処理の応用につながると思います。

フェイズコントラストのシネMRI

レトロスペクティブ法による流速測定

Trigger time 平均RRと計算される時相数によって横軸の時間が変わる。

画像データのTrigger time:292を見て欲しいと伝える。

頭〜足：白。信号値は流速に比例。ROIをとりたいが横軸が分からない。

フーリエ変換

k-space⇄image

k-spaceの中心部は、コントラストの情報を多く含む

k-spaceの周辺部分は、画像の細かい構造。高い空間分解能の情報を多く含む

白黒の太い帯(低周波)と細い帯(高周波)を選り分けることが出来る。

<処理方法>

Process>>FFT>>FFT

Rectangular tool

Process>>FFT>>InverseFFT

Edit>>FIll(高い周波数のみにする)

Edit>>Selection>>Make inverse(低い周波数のみ)

<周波数の変化を抑える為に>

b1ムラ…低周波の波を抑える為の周波数フィルターをかませること

画像から信号値を測定

MRIのヒストグラム解析。ADCを腫瘍にROIをとって治療効果判定を行う。治療後にADCが上がる。

その形のヒストグラム。形のよりぐあい。正規分布、非正規分布かどうかなど。

複数の画像に同じROIを設定するROIマネージャー

描いたROIをAddボタンで保存

別画像と保存したROIを選択してMeasureで同じ位置を測定出来。

<処理方法>

More>>Save>>でROI情報を保存出来る。

どこにROIをとったかを保存することが出来る。

Rectangular tool Oval tool

Analyze>>Tools>>ROI manager

毎回のコピペは出来ない。

MRIの性能評価もImage Jを使えば簡単に行うことが出来る。

NEMAの均一性測定方法では、ファントムに設定したROIの最大値と最小値から、各値を求める

外れ値があると、影響をうけるので9点のローパスフィルタを推奨。ガウシアンをかけるとちょうどよくなる。Convolve機能を使う。

スライス厚測定：くさび形ファントムの信号変化のプロファイルから取り出す。

Rectangular toolで

Analyze>>Plot Profile

textファイルでexcelにプロット出来る。

アレイコイルだと、どこまでフラットにしていて、遠くに行くとなだらかに落としていくものがあるので、どこまで均一性が保たれているか微妙。

SNR測定…Pluginの話も含めて

信号値は測定したい領域の平均値(mean)

ノイズの計算方法により、いくつかのSNR測定法

全く同じの条件で差分画像を作成

DICOM1とDICOM2

ピクセルシフト差分法

Stecker MC

A simple method for estimating the noise peel in a signal region of an MR image

隣り合うピクセルの信号値はほぼ等しいが、ノイズ成分は異なると想定し1ピクセルシフトさせる。

1ピクセルずらして違う値になると、差分ノイズの評価をすることが出来る。

(readout phase diagonal方向で1ピクセルずつ)

<処理方法>

Image>>Duplicate

Image>>Transform>>Translate

Process>>

<自分が処理した機能を保存して、次回も再度使えるようにする機能>

Plugins>>追加したマクロ

ROIマネージャーでサブトラクトするといいよ。