일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
- 파이썬
- deep learning #segmentation #sementic #pytorch #UNETR #transformer #UNET #3D #3D medical image
- 코드오류
- non-parametric model
- 유전역학
- 데코레이터
- PYTHON
- MRI
- nibabel
- 확산강조영상
- MICCAI
- monai
- TeCNO
- 비모수적 모델
- parrec
- nlp
- nfiti
- 모수적 모델
- decorater
- paper review
- Phase recognition
- parametric model
- Surgical video analysis
- parer review
- tabular
- genetic epidemiology
- words encoding
- 확산텐서영상
- precision #정밀도 #민감도 #sensitivity #특이도 #specifisity #F1 score #dice score #confusion matrix #recall #PR-AUC #ROC-AUC #PR curve #ROC curve #NPV #PPV
- TabNet
- Today
- Total
KimbgAI
Brain MRI의 자동화된 segmentation을 위한 CAT12 사용법(CAT, Brainstorm, SPM) 본문
Brain MRI의 자동화된 segmentation을 위한 CAT12 사용법(CAT, Brainstorm, SPM)
KimbgAI 2022. 10. 19. 17:17본 내용은 Brain MRI를 다양한 atlas로 segmentation을 해주는 tool에 대한 사용 설명을 담고 있습니다.
CAT12를 사용하여 autometic하게 segmentation을 한 결과를 보시면..
구성은 아래와 같습니다.
A. CAT12이란?
B. CAT12을 사용하기 위한 matlab 설치
C. Brainstorm 설치 (with SPM, CAT)
D. CAT12 사용방법
E. 결과 확인 및 활용
A. CAT12이란?
- CAT는 Computational Anatomy Toolbox의 약자로서, Brain image를 VBM (Voxel-based morphometry), DBM (Deformation-based morphometry), SBM (Surface-based morphometry), ROI (Region of interest) 분석하는 SPM (Statiscal Parametric Mapping) 기반의 Toolbox입니다.
- SPM은 brain imaging data sequences의 분석을 위해 디자인된 software입니다.
- CAT은 미리 정의된 ROIs을 통해 다양한 volume and surface based atlas 제공하여 다양한 anatomical atlas를 얻을 수 있어, 이미지를 분석하기에 용이합니다.
- 또한, reference brain template을 통해 자동으로 spatial registration 및 denoising 작업을 수행합니다.
* CAT에 관한 자세한 내용은 아래 URL을 통해 확인할 수 있습니다.
https://neuro-jena.github.io/cat/index.html#About
B. Matlab 설치
- CAT12은 윈도우나 MacOS에서도 구동이 가능하지만, 여기서는 리눅스 환경에서 구동하는 방법을 소개합니다.
1. OS 환경: Ubuntu
2. Matlab 홈페이지 접속하여 다운로드 (로그인 필요)
1) matlab 회원가입이 안 되어있다면 회원가입 해야합니다.
2) 대학 이메일로 가입을 하시면 무료로 사용 가능
(matlab을 제공해주지 않는 학교가 있을 수도 있습니다 ㅠㅠ)
3. 다운로드 받고 zip 파일 압축해제
4. 터미널에서 $bash install
5. 계정 로그인 및 설치 진행
5. 계정 로그인 및 설치 진행
1) 학교에서 matlab이 제공된다면 academic 으로 설치하시면 됩니다. (평가판은 30일 제한)
2) destination folder 지정
3) (중요) Image Processing Toolbox 체크 및 설치 완료
C. Brainstorm 설치 (with SPM, CAT)
1. Brainstorm 홈페이지 또는 Matlab works에서 Brainstorm 다운로드
2. matlab/bin에 다운받은 brainstorm zip 파일 압축해제
(ex: ~/Download/Matlab/bin)
3. matlab 실행 ($bash matlab)
4. matlab command 창에 brainstorm 입력
(경로문제로 실행이 안된다면 아래 두 옵션 중에 하나 클릭)
5. SPM 설치: Plugins -> spm12 -> Install 클릭, 설치 후 동의
6. CAT 설치: Plugins -> Anatomy -> cat12 -> Install 클릭, 설치 후 동의
D. CAT12 사용방법
1. Protocol 생성: File -> New protocol
- Default anatomy 중 “Yes, ~” 선택 및 Create
2. 생성된 protocol 안의 Default anatomy 우클릭 -> Import MRI 클릭
- 분석하기 원하는 MRI를 선택하시면 됩니다.
1) MRI orientation: Yes
2) registration: Ignore (CAT segmentation 중 registration 진행함)
3) Reslice: No
3. Import된 MRI 우클릭: MRI segmentation -> CAT12 클릭
1) cortex surface: 15000 (default value)
2) parcellations: Yes
3) remove all the surfaces: Yes
* 만약 OOM(Out Of Memory) 문제나 중간에 끊기는 문제가 있다면,
1) nii 파일이 지나치게 크거나
2) nii 파일 내 affine matrix에 문제가 있을 수 있습니다
(순전히 제 경험 상)
(해결 방법은 아직 찾지 못했으나 아시는 분이 계시다면 댓글로 알려주시면 대단히 감사하겠습니다 ㅠ^ㅠ)
E. 결과 확인 및 활용
1. protocol 내 여러 atlas 생성됨
2. 활용: ex) hammers 우클릭 -> Files -> Export to file 후 저장(.nii)
끝!
'machine learning' 카테고리의 다른 글
FLOPs란? 딥러닝 연산량에 대해서.. (2) | 2022.11.03 |
---|---|
[ML] VNet(16.06) 요약 및 코드 구현 (pytorch) (0) | 2022.11.01 |
[ML] U-Net(2015.05); Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 요약 및 pytorch 코드 구현(2) (0) | 2022.10.13 |
[ML] FCN(2014.11); Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 요약 및 pytorch 코드 구현(2) (0) | 2022.10.12 |
[ML] STL10 Dataset 간편하게 다운받고 정리하기 (0) | 2022.10.06 |