基于启用质量的ASL-MRI数据体选择算法的Python实现
oxasl-enable的Python项目详细描述
启用-增强自动血流估计
enable是一种评估多pld-asl数据中图像质量的技术。
shirzadi等人，“从 动脉自旋标记磁共振成像。2017年7月6日。doi:10.1002/jmri.25807
启用执行以下步骤：
一个预处理步骤，包括标记/控制差异、大脑 提取、T1共配准和分割
一个排序步骤，在该步骤中为每个 pld图像，即：
- 对比度：gm（cnr）中的噪声比
- 检测相容性度量（检测，gm中明显大于零信号的体素比例）
- 差分数据的变异系数（cov，空间标准差除以gm中的空间平均值）
- 时间snr（tsnr，asl图像的空间平均值除以gm中的时间std图像）
- 一个选择步骤，在此步骤中计算组合质量度量并确定最佳图像：
- 0.1cnr+1.8检测-cov-tsnr
- 从最佳图像生成cbf图像的步骤cbf generation
用法
oxasl_enable -i <ASL input file> -t1 <T1 image> -n <Noise ROI image> -o <Output dir>
oxasl\u enable也可以用作oxasl asl处理管道的插件-请参阅文档 对于此工具，请访问：
选项
--version show program's version number and exit
-h, --help show this help message and exit
-i INFILE ASL data file
--t1=T1 T1 map
-n NOISE Noise ROI
-o OUTPUT Output dir
--debug=DEBUG Debug mode
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