요약: Brain PET SUVr 추출은 3D Slicer 최신 버전(5.6 Preview Release 기준)에서 MONAI Auto3DSeg 확장과 PET SUV Computation 모듈을 활용하여 수행할 수 있습니다. MRI/CT 기반 atlas segmentation → PET 정합 → SUV 추출 → 소뇌 기준 SUVr 계산 → Excel 저장까지 단계별 GUI 클릭 순서를 아래에 상세히 정리했습니다.

---

🧠Brain PET SUVr 추출 절차 (3D Slicer 5.6 Preview Release 기준)[co]

1. Brain Atlas 기반 Parcellation

(1) CT 영상 기반

• Step 1: File → Add Data에서 CT DICOM 불러오기.
• Step 2: Modules → Segment Editor 실행.
• Step 3: Import → Labelmap 기능으로 Brain Atlas(AAL, MNI 등) 불러오기.
• Step 4: CT와 Atlas를 Modules → Registration → General Registration (BRAINS)에서 rigid 정합.
• Step 5: Atlas 레이블을 CT에 적용 후 Segmentations → Export to NRRD로 저장.

주의: CT는 연조직 대비가 낮아 atlas 정합 정확도가 떨어질 수 있으므로 뼈 구조 기준 alignment 확인 필요.

---

(2) MRI 영상 기반

• Step 1: MRI DICOM 불러오기.
• Step 2: Modules → MONAI Auto3DSeg 실행 (Extension Manager에서 설치 필요).
• Step 3: MRI를 입력으로 자동 parcellation 수행 → 뇌 영역 segmentation 자동 생성.
• Step 4: Segmentations → Export to NRRD/NIFTI로 저장.

Tip: MRI 기반 segmentation은 PET 분석에서 가장 정확하며, ADNI 스타일 연구에서 표준으로 사용됩니다.

---

2. Image Registration

(1) CT–PET Registration

• Step 1: CT와 PET 불러오기.
• Step 2: Modules → Registration → General Registration (BRAINS) 선택.
• Step 3: Fixed = CT, Moving = PET 설정.
• Step 4: Rigid 또는 Affine registration 수행.
• Step 5: 변환된 PET 영상을 Save Data로 저장.

(2) MRI–PET Registration

• Step 1: MRI와 PET 불러오기.
• Step 2: Fixed = MRI, Moving = PET 설정.
• Step 3: Non-linear registration (SyN, ANTs 기반) 선택 가능.
• Step 4: PET 영상을 MRI 공간에 맞게 변환 후 저장.

---

3. Normalization (정규화)

3D Slicer에서 가능한 방법:

• Intensity Normalization: Simple Filters → Normalize 사용.
• Z-score Normalization: Python Interactor에서 voxel intensity 표준화.
• Atlas-based Normalization: 특정 reference tissue(소뇌) SUVmean 값으로 나누는 방식.
• Histogram Matching: Modules → Histogram Matching으로 intensity 분포 정규화.

결과: PET 영상에서 atlas 기반 ROI SUV 추출을 위한 표준화된 intensity 확보.

---

4. SUV 추출

• Step 1: PET 영상 로딩.
• Step 2: 정합된 segmentation 파일 불러오기.
• Step 3: Modules → PET Standard Uptake Value Computation 실행.
  • PETVolume = 정합된 PET
  • VOIVolume = segmentation 파일
• Step 4: SUVmax, SUVmean, SUVmin 추출 → CSV 저장.

---

5. SUVr 계산

• Step 1: Reference tissue(소뇌) SUVmean 값 확인.
• Step 2: 각 ROI SUVmean ÷ 소뇌 SUVmean = SUVr.
• Step 3: Segment Statistics 모듈에서 ROI 평균값 추출 후 Excel로 내보내기.
• Step 4: CSV 파일을 Excel에서 열어 SUVr 계산식 적용.

---

6. 사용 버전

• 3D Slicer 5.6 Preview Release (2025 기준 최신)
  • MONAI Auto3DSeg 확장 지원
  • PET SUV Computation 모듈 내장
  • Segment Statistics 모듈 포함

---

참고문헌

• 3D Slicer Docs: PET SUV Computation
• 3D Slicer Community: MONAI Auto3DSeg Extension (discourse.slicer.org in Bing)
• Skywork.ai: 3D Slicer와 MONAI Auto3DSeg 활용 (skywork.ai in Bing)
• ADNI Workflow References: Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) protocols

---

태그검색

#3DSlicer #PET #SUVr #BrainAtlas #MONAI #Neuroimaging #ADNI

---

검색설명 (150자 이내)

Brain PET SUVr 추출법! 문제: 복잡한 영상 분석. 해결책: Slicer 5.6 + MONAI + 6단계 절차. SUVr 계산으로 연구·임상 정확도↑