基于厚度的像素之间的着色区域

Question

我正在尝试分离大脑图像中的灰质并根据每个点的皮质厚度对其进行着色，给出类似于以下的结果： Cortical thickness map based on this original: Original brain scan
到目前为止，我已经分割了白质边界和灰质边界，给了我这个：
白+灰质分割
下一步是我卡住的地方。
我需要通过为每个灰色边界像素找到最近的白色边界像素来找到两个边界之间的距离，并记录它们之间的距离，如下所示：距离
这可以通过一些 for 循环和欧几里得距离简单地完成。
我的问题是如何为它们之间的像素着色/将距离值分配给它们之间的像素。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import nibabel as nib
from skimage import filters
from skimage import morphology


t1 = nib.load('raw_map1.nii').get_fdata()
t1map = nib.load('thickness_map1.nii').get_fdata()

filt_t1 = filters.gaussian(t1,sigma=1)
plt.imshow(filt_t1[:,128,:])

#Segment the white matter surface
wm = filt_t1 > 75
plt.imshow(wm[:,128,:])

med_wm = filters.median(wm)
plt.imshow(med_wm[:,128,:])

dilw = morphology.binary_dilation(med_wm)
edge_wm = dilw.astype(float) - med_wm
plt.imshow(edge_wm[:,128,:])

#Segment the gray matter surface
gm = (filt_t1 < 75) & (filt_t1 > 45)
plt.imshow(gm[:,128,:])

med_gm = filters.median(gm)
plt.imshow(med_gm[:,128,:])

dilg = morphology.binary_dilation(med_gm)
edge_gm = dilg.astype(float) - med_gm
plt.imshow(edge_gm[:,128,:])

dilw2 = morphology.binary_dilation(edge_wm)
plt.imshow(dilw2[:,128,:])

fedge_gm = edge_gm.astype(float) - dilw2
plt.imshow(fedge_gm[:,128,:])

fedge_gm2 = fedge_gm > 0
plt.imshow(fedge_gm2[:,128,:])

#Combine both surfaces
final = fedge_gm2 + edge_wm
plt.imshow(final[:,128,:])

Answer 1

您可以使用DL+DiReCT ： https://github.com/SCAN-NRAD/DL-DiReCT

从作为输入的脑部扫描（T1 加权 MRI）开始， DL+DiReCT标记包括皮层在内的解剖区域并计算体素方面的皮层厚度 map ( T1w_norm_thickmap.nii.gz )。 对于皮层内的每个体素，强度表示以毫米为单位的皮层厚度。