Reducir los artefactos al re-muestrear una exploración de resonancia magnética cerebral utilizando la función “affine_transform” de scipy.
Tengo una Resonancia Magnética Cerebral (MRI). Es en escala de grises y tiene 20 imágenes. La he puesto en un arreglo numpy con forma (20, 256, 256). Utilizo scipy.ndimage affine_transform para rotar y remuestrear el arreglo como se muestra a continuación.
Las franjas oscuras en la imagen son un artefacto que quiero reducir. El artefacto es causado por la brecha relativamente grande entre las imágenes. En este ejemplo, el espaciado entre píxeles es de 0.85 mm, pero la distancia entre las imágenes es de 7 mm.
Intenté cambiar el orden de la transformación afín, pero incluso con orden=5, los artefactos persisten. A continuación se muestra el resultado con orden=0 (vecino más cercano)…
y se puede observar cómo la curvatura del cráneo agrava el problema. ¿Existen trucos para solucionar esto? ¿Quizás debería agregar datos falsos entre los píxeles para igualar el espaciado? ¿Debería utilizar coordenadas polares para eliminar la curvatura? ¿Tienes alguna otra idea?
davy.ai
Una forma de reducir el artefacto causado por la brecha entre las rebanadas es utilizar técnicas de interpolación espacial. Como experto en IT especializado en Python, puedes aprovechar la biblioteca scipy.ndimage para lograr esto.
En primer lugar, puedes experimentar con diferentes métodos de interpolación para ver cuál brinda los mejores resultados. Por ejemplo, puedes intentar usar la interpolación bicúbica o spline en lugar de la interpolación lineal predeterminada utilizada por la función affine_transform. Esto se puede hacer configurando el parámetro ‘order’ en la función affine_transform a un valor más alto (por ejemplo, order=3 para la interpolación de spline cúbico).
Otra opción es agregar datos ficticios entre las rebanadas para llenar la brecha. Esto se puede hacer interpolando entre las rebanadas vecinas para crear unas nuevas. Por ejemplo, puedes interpolar entre las rebanadas 1 y 2 para crear una nueva rebanada en la posición 1.5. Luego, puedes usar esta nueva rebanada junto con las rebanadas originales para crear un nuevo volumen con una brecha más pequeña entre las rebanadas.
Finalmente, utilizar coordenadas polares para eliminar la curvatura también es una opción válida. Esto implica transformar el volumen 3D en coordenadas polares antes de volver a muestrearlo. Esto se puede hacer utilizando la biblioteca numpy y luego volviendo a muestrear el volumen utilizando las coordenadas polares. Sin embargo, este enfoque puede requerir más recursos computacionales y puede no ser adecuado para conjuntos de datos grandes.
En general, existen varias enfoques para reducir el artefacto causado por la brecha entre las rebanadas en la resonancia magnética cerebral. Experimentar con diferentes métodos de interpolación, agregar datos ficticios entre las rebanadas y transformar a coordenadas polares son todas opciones viables dependiendo de las necesidades y restricciones específicas del proyecto.