먼저 원하는 이미지 시각화 소프트웨어에서 이미지를 연 다음 마스크를 열어 모든 CT, Proton 및 Xenon 파일에 대해 이미지와 마스크 방향이 일치하는지 확인합니다. 그런 다음 이미지 DICOMS 및 단일 레이블 마스크를 reg. py 파일과 동일한 폴더에 NIfTI 파일로 저장합니다.
CT Xenon MRI 정합을 위해 원하는 Python 컴퓨팅 환경 설정에서 reg. py 파일을 엽니다. 가상 환경을 사용하는 경우 중앙 처리 장치 수, 스레드 수 및 RAM을 원하는 대로 또는 컴퓨팅 환경에서 사용 가능한 대로 설정합니다.
그런 다음 원하는 변형과 보간을 설정한 다음 고정 이미지와 동영상을 설정합니다. Python 컴퓨팅 환경에서 reg. py 실행합니다.
등록이 완료되면 평가를 진행합니다. ct. nii 이미지를 기본 이미지로 유지하고, 환기 warp.nii를 엽니다.
gz를 다른 이미지로 변환하고 원하는 컬러 맵으로 CT 이미지에 오버레이합니다. 모든 이미지 평면에서 크세논 MR 이미지와 CT 이미지의 중첩을 검토하여 카리나 및 폐 경계와 같은 랜드마크의 시각적 정렬을 평가합니다. 등록 결과는 건강한 참가자의 모든 폐 경계가 잘 정렬되어 있음을 보여주었습니다.
만성 폐쇄성 폐질환을 앓고 있는 3명의 참가자에서 미만성 환기 이상, 정점 폐 경계가 없는 상엽 환기 이상, 횡격막 폐 경계가 없는 하엽 환기 이상에 이르기까지 폐 경계의 정렬이 양호했습니다.