如何勾画线段或者距离之间的ROI

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问题描述：在进行阿尔兹海默病研究过程中。需要勾画脉络膜裂宽度，颞角宽度，海马回钩距间距等ROI，目前只知道测量这些距离，要勾画两个不同解剖部位的距离，请教老师怎样勾画

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下面给出一套在 3D Slicer (≥5.6) 中精确勾画并测量「脉络膜裂宽度」「颞角宽度」「海马回钩—对侧钩距」等 ROI 的完整工作流。流程分为「测量定义 → 手动 Markups 流程 → 半自动分割 + Python 批量提取 → 数据导出与质控」四段，方便您按项目深度逐步展开。

一、测量前的技术约定

指标 参考平面 解剖定位要点 典型 AD 研究文献
脉络膜裂宽度 (CFW) 冠状位，通过松果体后缘 取两侧脉络膜裂内缘最高锐角处 Scheltens MTA 评分系统 (radiologyassistant.nl, radiopaedia.org)
颞角宽度 (THW) 冠状位，通过松果体前缘 取侧脑室颞角内缘最宽截面 Radial‐Width-of-Temporal-Horn 研究 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)
海马回钩间距 (Uncal-to-Uncal Distance) 冠状位，通过海马头最大截面 两侧钩突最内侧皮层之间的直线距离 MRI 脑萎缩年龄队列 (pmc.ncbi.nlm.nih.gov)

建议像序列：3D MPRAGE / MP2RAGE，1 mm 等体素，便于重建到一致解剖平面，测量误差 <0.5 mm。

二、快速手动测量（Markups Line）

适合少量病例或建立操作原型。所有操作均来自 Markups 模块，可在 2D/3D 视图实时显示。

  1. 载入影像并锁定观察平面

    • Data → 右键影像 → Create “Axial” / “Coronal” / “Sagittal” slice views。
    • 在 Slice View 点击 :pushpin: 图标，锁定切迹，避免误碰。

  2. 创建测量节点

    • Markups → Add new Markups Line。重命名为 CFW_LR、THW_LR、Uncal_Dist 等，便于批处理和表格导出。

  3. 放置测量点

    • 切到冠状位。放置 Ctrl + 左键（或右键菜单 Place one point）。
    • 第 1 点放在左侧结构内缘，第 2 点放右侧内缘。完成后即显示距离，精确到 0.01 mm。
    • 若要同时记录多个指标，可先切换 Persistent Place Mode，按顺序完成全部测量，再退出。

  4. 核对与导出

    • Markups 下方 Measurements 表会实时更新。
    • 点击 Export → CSV 或 JSON 便于后续统计。
    • 点数/线可通过 Ctrl + Shift + 滚轮 在 3D 窗中调整可视化粗细，提高截图清晰度。

经验要点：对单个受试者测量多次 → 取平均；两名观察者重复测量 → 计算 ICC 提供可信度。

相关界面与快捷键可参见官方 Markups 文档 (slicer.readthedocs.io)，以及社区“Distance measurement”系列讨论 (discourse.slicer.org, discourse.slicer.org)。

三、半自动分割 + Python 批量提取（适合大样本）

若样本数 > 50，推荐先进行解剖分割，再按算法自动抽取「最大内径」或「最短距离」。

  1. 批量粗分割

    • Segment Editor → Threshold & Islands 先分出侧脑室、CSF。
    • 对海马可用 Grow from Seeds（种子点：灰质 & 白质）或 external AI 模块（DeepSegment）。

  2. 转为几何轮廓

    • Segmentations → Export to models (closed surface)，得到 STL/VTP。

  3. Python 提取（示例脚本片段）

    import slicer, numpy as np
# ❶ 获取左右脉络膜裂表面点云
cf_seg = slicer.util.getNode('CF_Fissure')
left_pts, right_pts = [np.array(seg.GetClosedSurfaceRepresentation(0).GetPoints().GetData()) for seg in (cf_seg_left, cf_seg_right)]
# ❷ 计算最短欧氏距离
from scipy.spatial.distance import cdist
cfw_mm = cdist(left_pts, right_pts).min() * cf_seg.GetSpacing()[0]  # 假设各向同性
print('Choroidal fissure width =', round(cfw_mm, 2), 'mm')
# ❸ 存入表格节点
tableNode = slicer.mrmlScene.AddNewNodeByClass("vtkMRMLTableNode","AD_ROI_Measure")
slicer.util.updateTableFromArray(tableNode, np.array([['CFW', cfw_mm]]))
    • 将脚本保存为 measure_AD_ROI.py，在 Python Interactor 里批量循环所有病例目录。

  4. 自动化质量检查

    • 调用 slicer.modules.segmentstatistics.logic().GetAllSegmentationStatistics() 自动输出体积、表面积，筛查异常值。
    • 对生成的表格，建议 Pandas/Excel 里加上 ±2SD 范围，高亮跳脱值快速复审。

四、结果管理与科研规范

步骤 关键操作 注意事项
重建一致平面 Reformat → Copy/Link slice orientation 必须确保不同受试者 slice plane 和松果体基准面一致，否则误差 >1 mm
命名规范 PID_CFW_YYYYMMDD 等 项目大规模采集时便于 LIMS / REDCap 关联
版本记录 保存 .mrml + .json Parameters 方便将来重演测量（FAIR 原则）
数据安全 导出 CSV 前，删除 DICOM Header 防止 PHI 泄露

结语

  • 起步快：先用 Markups Line 跑通单例实验，熟悉定位；
  • 规模化：分割 + Python，批量导出 CSV；
  • 学术可信：参考 Scheltens MTA 等基层指南保证测量方案与国际通用定义一致。