【DIPY】DIPYを用いた拡散尖度イメージング: DKI



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. 拡散尖度イメージング(DKI)
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
4. おまけ


1. 目的

  • DIPYを用いた拡散尖度イメージング: DKI

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

DKI(Diffusion Kurtosis 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. 拡散尖度イメージング(DKI)

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

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

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])  # , dilate=3

3.4. モデルフィッティング

以下のコマンドで、DKIのモデルフィッティングを実行。

dkimodel = dki.DiffusionKurtosisModel(gtab)
dkifit = dkimodel.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。

MK = dkifit.mk(0, 3)
AK = dkifit.ak(0, 3)
RK = dkifit.rk(0, 3)

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。

MK[np.isnan(MK)] = 0
AK[np.isnan(AK)] = 0
RK[np.isnan(RK)] = 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('MK.nii.gz', MK.astype(np.float32), affine)
save_nifti('AK.nii.gz', AK.astype(np.float32), affine)
save_nifti('RK.nii.gz', RK.astype(np.float32), affine)

3.7. 結果

DKIによって算出された定量値画像は、以下の通り。

4. おまけ

DKIでもFA, MD, AD, RDを算出することができる。

# 拡散定量値を算出
FA = dkifit.fa
MD = dkifit.md
AD = dkifit.ad
RD = dkifit.rd

# nanを0に置換
FA[np.isnan(FA)] = 0
MD[np.isnan(MD)] = 0
AD[np.isnan(AD)] = 0
RD[np.isnan(RD)] = 0

# NIfTI形式で保存
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)

以下は、FA, MD, AD, RDをDTI(下段)とDKI(上段)で比較した図である。

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