Question

对于我的应用程序，我想在两个图像（CT到PET）之间进行插值。因此，我在它们之间进行映射：

[X,Y,Z] = ndgrid(linspace(1,size(imagedata_ct,1),size_pet(1)),...
                linspace(1,size(imagedata_ct,2),size_pet(2)),...
                linspace(1,size(imagedata_ct,3),size_pet(3)));
new_imageData_CT=interp3(imagedata_ct,X,Y,Z,'nearest',-1024);

我的新图片new_imageData_CT的尺寸与PET图像类似。问题是我的新图像数据缩放不正确。所以它被压缩了。我认为其原因是两个图像之间的像素大小不同而且不涉及插值。例如：

CT图像尺寸：512x512x1027
CT体素大小[mm]：1.5x1.5x0.6
PET图像尺寸：192x126x128
PET体素尺寸[mm]：2.6x2.6x3.12

那么我怎样才能关注插值的体素大小？

Answer 1

您需要在患者坐标系中执行匹配，但需要考虑的不仅仅是分辨率和体素大小。您需要同步两个卷的位置（也可能是方向，但这不太可能）。

您可能会发现this thread 有助于找出哪些DICOM标签描述了体积以及如何计算用于在患者（x，y，z以毫米为单位）和体积（x，y之间）之间进行转换的转换矩阵列，行，切片编号中的z。

您必须确保体积位置具有可比性，因为CT和PET中切片的位置不一定是指相同的原点。这样做的简单方法是比较CT和PET切片的DICOM属性Frame Of Reference UID（0020,0052）。对于共享相同的参考帧UID的所有切片，DICOM头中切片的位置指的是相同的原点。如果数据集不包含此标记，则会更加困难，除非您只是将其作为假设。存在从像素数据的内容推导出两个不同体积的匹配切片的方法，称为＆＃34;注册＆＃34;但这是一门科学。请参阅Hugues Fontenelle的链接。

BTW：在您的示例中，由于卷的大小不同，您不会在每个位置的两个卷中找到匹配的体素。例如。对于x方向：

CT：512 * 1.5 = 768毫米

PET：192 * 2.6 = 499毫米

Answer 2

我会让别人回答这个问题，但我认为你问错了。我当然缺乏背景，但乍一看Matlab并不适合这项工作。

查看ITK（带有python包装的C ++库）和“Multi-modal 3D image registration”文章。
尝试3DSlicer（它有以前工具的GUI）
尝试FreeSurfer（类似，专注于脑部扫描）

完成注册步骤后，您可以导出生成的图像（现在具有相同的大小和间距），并在Matlab中继续插值（如果您愿意）（或使用相同的工具））。

Answer 3

切片机中有一个称为PETCTFUSION的工具箱，可将PET扫描与CT图像对齐。您可以将其安装在新版本的slicer中。在下面显示的模块的“显示”面板中，提供了用于选择PET数据集的着色方案的选项：灰色将提供白色到黑色的着色，黑色表示最高计数值。热量将提供温暖的色标，深红色最低，白色最高计数值。光谱将提供温暖的色标，在低计数端逐渐变冷（深蓝色），最高变为白色。该面板还提供了一种调整PET和CT体积的窗口和水平的方法。

我通常在注册后使用resampleinplace工具。您可以在包装中找到它：注册，然后重新采样图像。

在这里查看屏幕：

如果您想进一步了解PETCTFUSION，请在下面找到一个链接： https://www.slicer.org/wiki/Modules:PETCTFusion-Documentation-3.6

由于slicer与python兼容，因此您也可以使用python交互器来运行自己的代码。

如果您遇到任何问题，请告诉我

具有不同像素大小的两个图像之间的插值

3 个答案: