FastSurfer, 使用深度學習加速大腦皮層分割


FastSurfer github: https://github.com/Deep-MI/FastSurfer

 

FastSurfer簡介

FastSurfer, 一個快速而准確的基於深度學習的神經醫學影像處理管道. 可以實現進行volumetric分析(在GPU上1min),  和在surface上的皮層厚度分析(約1hour). 可以很好地替代Freesufer的處理管道.

主要包含:

1. FastSurferCNN . 一種先進的深度學習框架, 可以在1min內把全腦分割成95類, 類似實現FreeSurfer的結構分割和皮層分割(DKT模板)

2.recon-surf. 完全替代FreeSurfer的皮層表面重建, 皮層標簽映射以及傳統的vertex層級和ROI層級的皮層厚度分析, 用時大約60min.

 

在github的庫中, 提供單獨的FastSurferCNN(僅分割)和recon-surf(僅surface處理)的代碼和Docker文件, 也可以通過run_fastsurfer.sh 來實現完整的處理過程.

 

用法

 可以 a)本地安裝使用,也可以 b)使用docker容器

 

a)本地安裝使用

1. 系統要求: 在Linux系統(比如Ubuntu16.04 或Centos 7)

2. Python3 及必要的python庫(詳見requirements.txt)

3. bash4.0或更高版本

4. FreeSurfer(v6.0, https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/rel6downloads)

 

b) 使用docker容器

使用提供的 Dockerfiles來構建鏡像(詳見README.md), 不需要額外安裝其他東西(比如FreeSurfer等軟件).

 

主要的腳本文件為 run_fastsurfer.sh, 可以依次運行FastSurferCNN和recon-surf. 也可以通過命令行的一些選項來進行特別的配置. 使用 -help 查看如何配置.

./run_fastsurfer.sh --help

 

必要的參數

  • --sd:  設置$SUBJECTS_DIR, recon生成的文件會放在 $SUBJECTS_DIR/sid/mri..., $SUBJECTS_DIR/sid/surf 下面, 和FreeSurfer一樣.
  • --sid: Subject ID
  • --t1: 帶header的T1數據(即結構像), 深度學習網絡是在(256,256,256), 分辨率為1mm的圖像上進行訓練的, 所以如果你的輸入文件不符合這個尺寸, 會自動把T1變換到這個尺寸上(類似FreeSurfer里的--conform參數的效果).

 

使用docker時, 需要指定FreeSurfer 的許可

  • --fs_license:  FreeSurfer許可秘鑰文件

 

獲取FreeSurfer 許可(是免費的)

在官網注冊 https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/registration.html 

 

還有很多配置和參數不翻譯了, 看help就完了, 非常簡單好懂.

使用例子1

# Source FreeSurfer
# 如果你之前沒有本地運行過FreeSurfer, 需要進行環境變量的配置 export FREESURFER_HOME=/path/to/freesurfer/fs60 source $FREESURFER_HOME/SetUpFreeSurfer.sh # Define data directory
# 這一步不是必要的,你也可以在實際運行的地方輸入絕對路徑 datadir=/home/user/my_mri_data fastsurferdir=/home/user/my_fastsurfer_analysis # Run FastSurfer ./run_fastsurfer.sh --t1 $datadir/subject1/orig.mgz \ --sid subject1 --sd $fastsurferdir \ --parallel --threads 4

運行完成之后, 輸出在$fastsurferdir里面, 包含:

$fastsurferdir/subject1/mri/

   aparc.DKTatlas+aseg.deep.mgz  # 全腦分割結果(DKT模板)

 

加入引用

注意標注引用

Henschel L, Conjeti S, Estrada S, Diers K, Fischl B, Reuter M, FastSurfer - A fast and accurate deep learning based neuroimaging pipeline, NeuroImage 219 (2020), 117012. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.117012

 


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