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??影像重采樣這個詞，可能許多人都會覺得陌生，但是影像放大，影像縮小，影像旋轉，影像錯切等這些我們熟悉操作背后，增多、減少和移位的像素點值的確定，其實都是通過重采樣（resample）來完成的，數字影像，是對連續的模擬影像采樣后的結果，而由插值理論我們可以知道，由有限像素點的數字影像，我們可以插值出近似的模擬影像，再對該模擬影像按照要求的采樣間隔采樣，就可以得到符合要求的重采樣結果，常用的插值方法有線性插值，雙線性插值，雙三次插值，樣條插值等，對一般影像進行重采樣的工具有很多，比如opencv，matlab，PIL等，但本文主要是介紹對MRI腦影像這一特殊影像進行重采樣的方法，
??工具： FSL6.0.3、SPM12
copyright ?意疏：https://blog.csdn.net/sinat_35907936/article/details/114086796
影像重采樣原理
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為什么要重采樣——哲學
??數字影像不像模擬影像，它除了每個采樣點——像素點處有值外，其他地方沒有任何影像資訊，而如果我們增大或者減小影像解析度或者改變影像形狀，由于涉及像素點的增減移位，變化后的影像的新像素點就可能出現在原先的采樣點與采樣點之間的位置，比如解析度從n * n 變成 2n * 2n，則原先采樣點與采樣點的中間將出現一個新的像素點，下圖中A、B、C三點均為新像素點，圖源，
??前面說過，數字影像采樣點（像素點）與采樣點之間沒有任何影像資訊，而這些新像素點的值又不能憑空產生，那就只能通過周圍的像素點值進行估計，常用插值方法插出區域的連續影像，再在連續影像上重采樣得到新像素點的值，
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如何重采樣——技術
??通過插值來實作重采樣，插值理論是數值分析中一個重要的板塊，它與擬合類似，都是要通過有限的已知點，得到逼近已知點變化規律的連續函式，兩者的區別是，插值出來的函式會通過所有已知點，這是符合要求的，因為出現在原來采樣點位置上的像素值就應該是原來的值，筆者后面要專門寫關于插值的文章，其細節就留到那時再做討論，
??在數字影像重采樣時用的比較多的插值方法有最近鄰插值，線性插值和雙三次插值等，如圖所示，圖源，他們需要用到的已知點數是不同的，進而計算復雜度和精度也是不同的，通過圖中我們可以看到，插值函式曲線是連續的，通過插值函式我們可以得到兩個離散采樣點之間任何采樣點的值的估計， 圖中黑色點就是重采樣后的點的值，
SPM12標準模板重采樣
??理論說了一大堆，其實實作起來就是幾個按鈕和幾個函式的問題，腦影像在做配準的時候，會將影像重采樣到與參考模板相同的解析度，所以我們可以用這個工具來實作，MNI官方的T1標準模板都是1mm或者2mm體素尺寸的，但是有的時候我們可能需要其他體素尺寸的標準模板，比如3mm的，此時我們可以用SPM12的Reslice工具來把1mm或者2mm的標準模板重采樣到3mm，實際應用中，我們把3mm功能影像配準到T1標準模板時，就需要先對T1標準模板重采樣到3mm，以保證維度一致，避免可能出現的錯誤，
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基本操作
??spm->Coregister(Reslice)
??Image Defining Splace就是參考影像，隨便找一個MNI空間的符合體素尺寸要求的nifti影像來作為參考即可，Images to Reslice 即輸入影像，插值方法是用的樣條插值，
??筆者用像素尺寸為3mm的AAL_61x73x61_YCG.nii腦圖譜作為的參考影像，如下圖右，把體素尺寸為1mm的MNI標準模板MNI152_T1_1mm.nii，如下圖左，轉換成體素尺寸為3mm的MNI標準模板MNI152_T1_3mm.nii，
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結果查看
??用MRIcro查看轉換結果：MNI152_T1_3mm.nii，
??用spm_vol()函式來查看轉換結果：MNI152_T1_3mm.nii，
FSL標準模板重采樣
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flirt線性配準命令
flirt [options] -in <inputvol> -ref <refvol> -out <outputvol>
??同樣用體素尺寸為3mm的AAL_61x73x61_YCG.nii腦圖譜作為的參考影像，把體素尺寸為2mm的MNI標準模板：MNI152_T1_2mm_brain.nii，轉換成體素尺寸為3mm的標準模板：MNI152_T1_3mm_brain.nii，
flirt -in MNI152_T1_2mm_brain.nii -ref AAL_61x73x61_YCG.nii -out MNI152_T1_3mm_brain.nii
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結果查看
??用fslinfo查看轉換前：MNI152_T1_2mm.nii和轉換后：MNI152_T1_3mm.nii的變化情況，
??用MRIcro查看轉換前：MNI152_T1_2mm.nii和轉換后：MNI152_T1_3mm.nii的變化情況，
copyright ?意疏：https://blog.csdn.net/sinat_35907936/article/details/114086796
參考
https://www.youtube.com/watch?v=rvW-D5o3ALA
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