【DIPY】DIPYを用いた拡散テンソルイメージング: DTI

1. 目的
2. 準備
2.1. DIPYのインストール
2.2. 使用データ
2.3. 前処理
3. 拡散テンソルイメージング（DTI）
3.1. 必要なパッケージをインポート
3.2. 画像およびMPG軸情報の読み込み
3.3. マスク画像の生成
3.4. モデルフィッティング
3.5. 拡散定量値の計算
3.6. NIfTI形式で保存
3.7. 結果

1. 目的

• DIPYを用いた拡散テンソルイメージング: DTI

2. 準備

2.1. DIPYのインストール

pip3 install dipy

2.2. 使用データ

データを次のフォルダ構造で用意する。

Study/
└── Subject
    ├── DWI.nii.gz  # 拡散MRI
    ├── DWI_mask.nii.gz  # 拡散MRIマスク画像
    ├── bvals  # b-values
    └── bvecs  # b-vectors

2.3. 前処理

DTI（Diffusion Tensor Imaging）前に、拡散MRIの前処理をする。

• 拡散MRIのノイズ除去（Software: MRtrix, DIPY）
• ギブズのリンギングアーチファクト（Gibbs ringing）の除去（Software: MRtrix, DIPY）
• 拡散MRIのバイアス（信号ムラ）補正（Software: MRtrix）
• 拡散MRIの前処理 ~歪み・頭の動き・渦電流の補正（Software: FSL, MRtrix）

3. 拡散テンソルイメージング（DTI）

Pythonで以下のコマンドを実行。

3.1. 必要なパッケージをインポート

from dipy.segment.mask import median_otsu
import numpy as np
from dipy.io.image import load_nifti, save_nifti
from dipy.io.gradients import read_bvals_bvecs
from dipy.core.gradients import gradient_table
import dipy.reconst.dti as dti

3.2. 画像およびMPG軸情報の読み込み

DWI_FILE = 'DWI.nii.gz'
BVALS_FILE = 'bvals'
BVECS_FILE = 'bvecs'

data, affine = load_nifti(DWI_FILE)
bvals, bvecs = read_bvals_bvecs(BVALS_FILE, BVECS_FILE)
gtab = gradient_table(bvals, bvecs)

3.3. マスク画像の生成

median_otsu関数を用いて、b=0画像からマスク画像を生成する。vol_idxには、b0 volumeのvolume indexを渡す。

maskdata, mask = median_otsu(data, vol_idx=np.where(bvals == 0)[0])

3.4. モデルフィッティング

以下のコマンドで、DTIのモデルフィッティングを実行。

tenmodel = dti.TensorModel(gtab)
tenfit = tenmodel.fit(maskdata)

3.5. 拡散定量値の計算

モデルフィッティングができたら、拡散定量値を算出する。

FA = tenfit.fa
MD = tenfit.md
AD = tenfit.ad
RD = tenfit.rd
colour_FA = tenfit.color_fa

脳周囲の背景では、フィッティングミスをしてnanとなる場合があるため、そのようなnanを0に置き換える。

FA[np.isnan(FA)] = 0
MD[np.isnan(MD)] = 0
AD[np.isnan(AD)] = 0
RD[np.isnan(RD)] = 0
colour_FA[np.isnan(colour_FA)] = 0

3.6. NIfTI形式で保存

save_nifti関数で、画像をNIfTI形式で保存する。

save_nifti('DWI_masked.nii.gz', maskdata.astype(np.float32), affine)
save_nifti('DWI_mask.nii.gz', mask.astype(np.float32), affine)
save_nifti('FA.nii.gz', FA.astype(np.float32), affine)
save_nifti('MD.nii.gz', MD.astype(np.float32), affine)
save_nifti('AD.nii.gz', AD.astype(np.float32), affine)
save_nifti('RD.nii.gz', RD.astype(np.float32), affine)
save_nifti('colour_FA.nii.gz', colour_FA.astype(np.float32), affine)

3.7. 結果

DTIによって算出された定量値画像は、以下の通り。

著者情報： 斎藤 勇哉

順天堂大学医学部 大学院医学研究科 放射線診断学講座所属
脳MRI 画像解析が専門であり、テーマは①神経変性疾患の機序解明、②医用人工知能の開発、③多施設データのハーモナイゼーション、④速読が脳に与える影響や学習効果、⑤SNS解析を用いたマーケティング戦略の改善。
医療分野に関わらず、自然言語処理・スクレイピング・データ分析・Web アプリ開発を得意とし、企業や他大学の研究を支援。
主な使用言語は、Python、Shell Script、MATLAB、HTML、CSS