ADNI挑选有意义的数据进行下载 【2】
ADNI数据集本身提供处理过的图片
有一篇论文“Non-White Matter Tissue Extraction and Deep Convolutional Neural Network for Alzheimer’s Disease Detection
”中涉及到的预处理的数据如下：
“We use the FDG-PET and MRI data downloaded from ADNI1 dataset with each pair of FDG-PET and MRI for same subject and captured at the same time. The MRI and PET images have undergone several preprocessed steps of research groups belonged to the ADNI.”
In detail, the MRI images are pre-processed by steps: gradwarp, B1 non-uniformity and N3. Gradwarp means correction of image geometry distortion due to gradient model, B1 non-uniformity is a correction procedure that uses B1 calibration scans to correct image intensity nonuniformity. Finally, a N3 histogram peak sharpening algorithm was applied to reduce intensity non-uniformity of images. （其中，对MRI图像进行预处理的步骤有:梯度偏差、B1非均匀性和N3。梯度偏差是指梯度模型引起的图像几何畸变的校正，B1非均匀性是利用B1校正扫描对图像强度非均匀性进行校正的一种校正方法。最后，采用N3直方图峰值锐化算法来降低图像的强度不均匀性）
For the FDG-PET images, a procedure involving dynamic co-registering frames and acquiring averaging from baseline PET scan was conducted. PET images were reoriented as AC-PC correction into a standard 160x160x96 voxel image grid, having 1.5mm cubic voxels. These images underwent continued filtering with a scanner-specific filter function to procedure images of a uniform isotropic resolution of 8mm Full Width at Half Maximum (FWHM). （对FDG-PET图像，采用动态共配帧和基线PET扫描平均的方法。将PET图像重新定向为AC-PC校正，得到标准的160x160x96体素图像网格，体素为1.5mm立方。这些图像在半最大值(FWHM)条件下，通过一个特定于扫描器的滤波功能，对均匀各向同性分辨率为8mm的全宽图像进行连续滤波。）
那么如何针对论文中提到的数据进行搜索呢？下面介绍一二：
我们首先搜索AD类的数据，且同时搜索MRI和PET模态的数据，请见上图。单击搜索（SEARCH）后如下图所示。
可以发现，受试者002_S_0619的图片都是MRI模态的，没有PET模态的，所以放弃这是受试者，通过滚动条，继续查找下一个受试者，因为我们的目的是寻找同一年内既有MRI图像又有PET图像的受试者，最终把这两种模态的图片进行配准等多模态分析，可以详见论文。接下来继续：
这里84.6和84.7岁视为85岁，且存在满足条件的图像，所以，就勾选上，然后单击Add to Collection按钮。然后，出现：
我们可以新建一个名字tt5，这时就会收集到tt5这里了，见下图
医学影像中用的nii和img文件类型比较多，大家可以都试着下载一下，看看哪个文件类型比较大。然后看一下下载的文件命名里面有日期，和上图中的获取日期（Acq Date）是否一致（肯定不一致的）。留下的任务，认真完成啊，然后给我留言。若是留言人数多，我会给大家介绍如何在Python读取和处理这些医学影像的。
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