✅ 전체 Batch Pipeline 개요[ch] ADNI 스타일 MONAI + Slicer + PET SUVr

 실제 연구·임상 워크플로우에 맞는:

ADNI 스타일 MONAI + Slicer + PET SUVr “Batch Processing 파이프라인”

으로 가는 것이 정확한 다음 단계입니다.

아래는 현장에서 그대로 쓰는 구조 기준으로 정리했습니다:

MRI 여러 명 → 자동 parcellation → PET 정합 → SUV → ROI 평균 → SUVr → Excel

✅ 전체 Batch Pipeline 개요[ch] ADNI 스타일 MONAI + Slicer + PET SUVr

Subjects/
 ├─ sub001/
 │   ├─ MRI.nii.gz
 │   ├─ PET.nii.gz
 │   └─ DICOM/
 ├─ sub002/
 │   └─ ...

↓

1 MONAI Parcellation
2 MRI–PET Registration
3 ROI Transfer
4 SUV Computation
5 ROI Mean Extraction
6 SUVr Calculation
7 Excel Export

전부 Slicer Python으로 자동화.

🧠 STEP 1 — MONAI Brain Parcellation (Batch)

CLI 호출 방식

Slicer 실행:

Slicer.exe --no-main-window --python-script monai_batch.py

monai_batch.py (핵심 구조)

import slicer, os, glob

root = r"D:/Subjects"

for subj in glob.glob(root+"/*"):

    mri = subj+"/MRI.nii.gz"

    slicer.cli.runSync(
        slicer.modules.brainparcellation,
        None,
        {
            "inputVolume": mri,
            "outputSegmentation": subj+"/seg.nii.gz"
        }
    )

결과:

seg.nii.gz

🧠 STEP 2 — MRI → PET Registration

BRAINSFit 사용:

slicer.cli.runSync(
    slicer.modules.brainsfit,
    None,
    {
        "fixedVolume": mri,
        "movingVolume": pet,
        "outputVolume": subj+"/PET_reg.nii.gz",
        "useRigid": True
    }
)

🧠 STEP 3 — Segmentation PET space 이동

slicer.cli.runSync(
    slicer.modules.transforms,
    None,
    {
        "inputImage": subj+"/seg.nii.gz",
        "referenceImage": subj+"/PET_reg.nii.gz",
        "outputImage": subj+"/seg_pet.nii.gz",
        "interpolation": "NearestNeighbor"
    }
)

(중요: 반드시 Nearest Neighbor)

🧠 STEP 4 — SUV Computation

slicer.cli.runSync(
    slicer.modules.petstandarduptakevaluecomputation,
    None,
    {
        "PETVolume": subj+"/PET_reg.nii.gz",
        "VOIVolume": subj+"/seg_pet.nii.gz",
        "OutputCSV": subj+"/SUV.csv"
    }
)

🧠 STEP 5 — SUVr 계산 (Python)

import pandas as pd

df = pd.read_csv(subj+"/SUV.csv")

ref = df[df["LabelName"]=="WholeCerebellum"]["SUVMean"].values[0]

df["SUVr"] = df["SUVMean"] / ref

df.to_excel(subj+"/SUVr.xlsx")

📁 최종 산출물

각 subject:

seg.nii.gz
PET_reg.nii.gz
seg_pet.nii.gz
SUV.csv
SUVr.xlsx

⭐ 실무 최적화 팁

✔ 병렬 처리

Windows:

for /L %i in (1,1,8)

✔ Reference erosion

MONAI 후:

slicer.modules.segmenteditorlogic.Erode(...)

✔ 로그 남기기

open("log.txt","a").write(subj+"\n")

🧪 ADNI 구조 자동 ROI 생성

Logical Union 자동화:

frontal = ["LeftSupFrontal","RightSupFrontal"...]

(이전 메시지 ROI mapping 사용)

📊 전체 다이어그램

MRI → MONAI → Seg
            ↓
PET → Register → PET_reg
            ↓
Seg → Resample → Seg_PET
            ↓
PET + Seg_PET → SUV
            ↓
SUV / Cerebellum → SUVr.xlsx

📚 참고

  • ADNI PET Core

  • Slicer CLI docs

  • MONAI Label

  • BRAINSFit

  • PET SUV module

✨ 요약

  • MONAI batch

  • PET rigid

  • NN resample

  • SUV CLI

  • Python SUVr

  • Excel export

이제 다음 단계로 자연스럽게 연결 가능합니다:

✅ Dockerized pipeline
✅ GPU MONAI batch
✅ QC 자동 snapshot
✅ ADNI style PDF report
✅ BIDS PET integration

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