antsRegistrationSyN.sh -m brain.nii.gz -f brain_subjects.nii.gz -n 90 -t sr -o S1 antsRegistrationSyN.sh -m brain_subjects.nii.gz -f b0.nii.gz -n 90 -o S2 antsApplyTransforms -i BN.nii.gz -r brain_subjects.nii.gz -t S10GenericAffine.mat S11Warp.nii.gz -o inter.nii.gz -n NearestNeighbor antsApplyTransforms -i inter.nii.gz -r b0.nii.gz -t S20GenericAffine.mat S21Warp.nii.gz -o nearest.nii.gz -n NearestNeighbor
时间: 2024-04-25 08:26:47 浏览: 24
这是一个基于 ANTs 工具箱的脑部图像配准流程,可以将一个参考脑图像(brain.nii.gz)与多个脑图像(brain_subjects.nii.gz)进行配准。这个流程主要步骤包括:首先用 antsRegistrationSyN.sh 命令将参考脑图像与多个脑图像进行非线性配准,生成变换矩阵 S1。然后再用 antsRegistrationSyN.sh 命令将已配准的脑图像与 b0.nii.gz 进行线性配准,生成变换矩阵 S2。最后用 antsApplyTransforms 命令将 BN.nii.gz 按照变换矩阵 S1 和 S2 进行变换,最终得到经过配准后的 nearest.nii.gz 图像。其中,-n 90 表示使用 90 个正交步长进行配准,-t sr 表示使用 SyN 正则化方法进行非线性配准,-o 表示输出文件名。-n NearestNeighbor 表示插值方法采用最近邻插值。
相关问题
antsRegistrationSyN.sh -m brain_subjects.nii.gz -f brain.nii.gz -n 90 -t sr
这是一个ANTS工具包中的脚本,用于将一个被称为“brain_subjects.nii.gz”的图像注册到“brain.nii.gz”的图像上,通过使用SyN算法来进行非线性配准。其中,“-n 90”表示使用90个级别的金字塔来进行配准,“-t sr”表示使用“steven”和“richard”的模板作为参考图像进行配准。这个脚本的目的是将两个图像对齐,使它们在空间上对应。
antsRegistrationSyN.sh -m brain_subjects.nii.gz -f brain.nii.gz -n 90 -t sr #antsApplyTransforms -i BN.nii.gz -r brain_subjects.nii.gz -t output0GenericAffine.mat output1Warp.nii.gz -o BN_subjects.nii.gz -n NearestNeighbor
这是一组 ANTs 工具箱中的命令,用于将一个被称为“subject”的大脑图像与一个被称为“template”的标准大脑图像对齐。具体来说,`antsRegistrationSyN.sh` 命令用于计算变换矩阵,而 `antsApplyTransforms` 命令则用于将变换应用于另一个图像。下面是这两个命令的详细说明:
- `antsRegistrationSyN.sh -m brain_subjects.nii.gz -f brain.nii.gz -n 90 -t sr`
该命令的作用是将名为 `brain_subjects.nii.gz` 的大脑图像与名为 `brain.nii.gz` 的标准大脑图像对齐。具体来说,它使用了 ANTs 工具箱中的 SyN 算法来计算变换矩阵,其中 `-n 90` 表示使用 90 个网格来进行非线性配准,而 `-t sr` 则表示使用一个多分辨率策略来加速计算。该命令的输出包括一个名为 `output0GenericAffine.mat` 的仿射变换矩阵和一个名为 `output1Warp.nii.gz` 的非线性变换场。这两个文件将用于后面的变换应用。
- `antsApplyTransforms -i BN.nii.gz -r brain_subjects.nii.gz -t output0GenericAffine.mat output1Warp.nii.gz -o BN_subjects.nii.gz -n NearestNeighbor`
该命令的作用是将名为 `BN.nii.gz` 的图像应用于前面计算得到的变换矩阵,以将其对齐到标准大脑图像。具体来说,它使用了 ANTs 工具箱中的 `antsApplyTransforms` 命令,并指定了输入图像 (`-i`)、参考图像 (`-r`)、变换矩阵 (`-t`)、输出图像 (`-o`) 和插值方法 (`-n`)。其中,插值方法使用了最近邻插值 (`NearestNeighbor`),以避免图像变形时引入伪影。最终输出的图像名为 `BN_subjects.nii.gz`。
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