从神经解剖扫描中快速生成高质量四面体网格
医学物理
2017-08-31 v1
摘要
创建具有解剖学精确表面的四面体网格对广泛基于模型的神经成像模态至关重要。然而，计算高效的脑网格划分算法和软件严重缺乏。在此，我们报告了一种完全自动化的开源软件，可从脑分割中快速生成高质量四面体网格。该网格划分工作流程建立在各种开源网格划分工具之上，能够从多标签体积、组织概率图、表面网格及其组合中稳健地生成复杂头部和脑网格模型。通过基于表面的方法保留了复杂组织边界的质量，允许通过显式用户定义的网格划分标准对网格单元的大小和质量进行精细控制。所提出的网格划分流水线具有很高的通用性，兼容许多常用的脑分析工具，包括 SPM、FSL、FreeSurfer 和 BrainSuite。通过该网格生成流水线，我们演示了可以在不到 40 秒的典型处理时间内生成结合头皮、颅骨、脑脊液、灰质、白质和空气腔的 3D 全身网格。该方法还可以结合来自 FSL 和 FreeSurfer 的高度详细的皮层和白质表面网格与组织分割数据。最后，构建了针对不同年龄组（从婴儿到老年人）的高质量脑图谱网格库，以演示所提出工作流程的鲁棒性，并作为基于模拟的脑研究的通用平台。我们的开源网格划分软件 "brain2mesh" 和人脑图谱网格库可从 http://mcx.space/brain2mesh 下载。
引用
@article{arxiv.1708.08954,
title = {Fast and high-quality tetrahedral mesh generation from neuroanatomical scans},
author = {Anh Phong Tran and Qianqian Fang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.08954},
year = {2017}
}
备注
20 pages 1.5x line-spaced single column, 13 figures