2006년 11월 30일 목요일
2006년 11월 28일 화요일
2006년 11월 26일 일요일
2006년 11월 25일 토요일
Brain Flattening 2
- 이전의 data를 이용해서 Normalize Intensity를 하면 눈이나 두개골이 완전히 제거되지 않는 문제가 있다.
- scan을 할때 scanner안의 Hot spot에 brain의 중심이 제대로 있지 못했기 때문에 field map이 균일하지 못하다. 이 field map은 signal의 intensity를 결정한다. 따라서 안구나 두개골 부분의 signal이 더 크게 되고, 프로그램이 두개골과 withe matter를 구분하지 못하는 문제가 생긴다.
따라서 이 inhomogeneity를 교정해줄 필요가 있다. 아래에서는 그 방법을 설명한다.
1. 2개의 scan이미지를 합친 data를 만든다.
2. preprocessing을 한다.
3. pp image를 가지고 VolumeViewer에서 White matter mask를 2개를 만든다.
- 하나는 두개골을 포함하지 않는 overlay (WM_org)
- pp image를 절반으로 자른 image를 준비한다.
- 최대한 white matter를 많이 포함하는 overlay를 준비한다. (WM_half)
4. matlab에서 3개의 image로 inhomogeniety correction을 한다.
5. 이후는 Normalize Intensity과정부터 Jonas의 홈페이지에 나온 instruction 대로 하면 된다.
- scan을 할때 scanner안의 Hot spot에 brain의 중심이 제대로 있지 못했기 때문에 field map이 균일하지 못하다. 이 field map은 signal의 intensity를 결정한다. 따라서 안구나 두개골 부분의 signal이 더 크게 되고, 프로그램이 두개골과 withe matter를 구분하지 못하는 문제가 생긴다.
따라서 이 inhomogeneity를 교정해줄 필요가 있다. 아래에서는 그 방법을 설명한다.
1. 2개의 scan이미지를 합친 data를 만든다.
2. preprocessing을 한다.
3. pp image를 가지고 VolumeViewer에서 White matter mask를 2개를 만든다.
- 하나는 두개골을 포함하지 않는 overlay (WM_org)
- pp image를 절반으로 자른 image를 준비한다.
- 최대한 white matter를 많이 포함하는 overlay를 준비한다. (WM_half)
4. matlab에서 3개의 image로 inhomogeniety correction을 한다.
5. 이후는 Normalize Intensity과정부터 Jonas의 홈페이지에 나온 instruction 대로 하면 된다.
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