matlab 读写磁共振影像.nii 数据

2023-10-19 12:52

本文主要是介绍matlab 读写磁共振影像.nii 数据,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

问题描述:

  参考LEiDA方法和周昌松老师的large-scale network 的分离整合的划分[1],脑区划分结束后需要把脑区的结果用脑图的形式呈现出来,但是因为我划分脑区的结果都是保存在mat文件里,Brainnet Viewer 则需要使用 .nii 类型的文件。因此,研究了一下如何将数据写入.nii文件。

在这里插入图片描述

加载BrainNet Viewer的样例数据

nifti_data = load_nii('D:\Program Files\ThirdTools\BrainNetViewer_20191031\Data\ExampleFiles\AAL90\aal.nii');

数据结构

nifti_data = load_nii('D:\Program Files\ThirdTools\BrainNetViewer_20191031\Data\ExampleFiles\AAL90\aal.nii');% Extract the voxel values
voxel_values = nifti_data.img(:);% Filter out zero values
non_zero_values = voxel_values(voxel_values ~= 0);% Calculate basic statistics
mean_value = mean(non_zero_values);
median_value = median(non_zero_values);
min_value = min(non_zero_values);
max_value = max(non_zero_values);

通过代码,也可以判断数据存储在nifti_data.img中,1表示的是脑区1,2表示脑区2,3表示脑区3…,以此类推。

如果只是划分脑网络,那么就只需要将脑区x的值x替换为所属的脑区y,就可以实现脑区划分,

如果需要达到参考文献C图的效果,以参考文献中的第4层8个网络为例,我们需要将img中保存的116个脑区的所属的脑区id替换为该脑区对应的特征向量。

实际操作过程中遇到了数据无法保存的问题,原因是样例aal.nii文件的.img 格式为unit8,表示无符号,因此,我们写入的负数、小数值会被强制转换为无符号整数,因此,修改数据前需要先修改数据类型,数据类型的具体描述在save_nii.m 文件中有详细说明。

%%----*** 保存每个不同level的network***---
function write_tonii(level)disp(level);% Load the original NIfTI filenifti_data = load_nii('D:\Program Files\ThirdTools\BrainNetViewer_20191031\Data\ExampleFiles\AAL90\aal.nii');% 设置数据格式,数据格式在save_nii.m文件中有详细说明,此处选则浮点型,代码为16nifti_data.hdr.dime.datatype=16;nifti_data.hdr.dime.bitpix=16;%将模板文件中的unit8改成浮点型,然后写入数据modified_data = double(nifti_data.img);%加载我的数据,脑区与特征向量值的对照表,这个表格的数据是从mat文件中读取后整理成csv格式了,也可以直接整理成mat格式保存dataTable = readtable(['F:\projects\LEiDA-BD\df_sorted_desc_',num2str(level),'.csv'], 'Delimiter', ',');% 写代码,将相应的脑区的数据更改为对应的值然后保存。for i = 1:116indices = find(modified_data ==i);% 根据脑区值获得对应的特征向量值保存到 nii.img 中eigen_value =  dataTable.eigen_value(dataTable.region_id == i);modified_data(indices) =eigen_value;end% Update the data in the NIfTI structurenifti_data.img = double(modified_data);% Save the modified NIfTI file with the same format and informationsave_file = ['aal_level',num2str(level),'_eigen_network.nii'];save_nii(nifti_data, save_file);

然后,使用BrainNet Viewer查看结果,如下图所示。
在这里插入图片描述

参考文献:
[1] Wang, et al. (2021). Segregation, integration, and balance of large-scale resting brain networks configure different cognitive abilities. Proc Natl Acad Sci U S A, 118(23). doi:10.1073/pnas.2022288118

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