【DIPY】DIPYを用いたギブズのリンギングアーチファクト（Gibbs ringing）の除去

1. 目的
2. 準備
2.1. DIPYのインストール
2.2. 使用データ
3. 拡散MRIのノイズ除去
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. マスク画像の作成
3.4. ギブズのリンギングアーチファクト除去
3.5. NIfTI形式で保存
3.6. 結果

### 1. 目的

• DIPYを用いたギブズのリンギングアーチファクト（Gibbs ringing）の除去

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

3. 拡散MRIのノイズ除去

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

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

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'

# Import data
data, affine = load_nifti(DWI_FILE)
bvals, bvecs = read_bvals_bvecs(BVALS_FILE, BVECS_FILE)
gtab = gradient_table(bvals, bvecs)

3.3. マスク画像の作成

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])

3.4. ギブズのリンギングアーチファクト除去

gibbs_removal関数を用いて、リンギングアーチファクトを除去する。

data_corrected = gibbs_removal(maskdata)

3.5. 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_degibbs.nii.gz', data_corrected.astype(np.float32), affine)

3.6. 結果

補正前後の画像は、以下の通り。

著者情報： 斎藤 勇哉

順天堂大学医学部 大学院医学研究科 放射線診断学講座所属
脳MRI 画像解析が専門であり、テーマは①神経変性疾患の機序解明、②医用人工知能の開発、③多施設データのハーモナイゼーション、④速読が脳に与える影響や学習効果、⑤SNS解析を用いたマーケティング戦略の改善。
医療分野に関わらず、自然言語処理・スクレイピング・データ分析・Web アプリ開発を得意とし、企業や他大学の研究を支援。
主な使用言語は、Python、Shell Script、MATLAB、HTML、CSS