PET Data Preprocessing Tutorial

Step 1: Install Necessary Libraries

Para procesar datos PET, necesitaremos varias bibliotecas de Python. Utilizaremos el paquete NiftyPET para la reconstrucción y análisis de imágenes.

# Instalar las bibliotecas necesarias
!pip install niftypet > /dev/null 2>&1
!pip install matplotlib numpy scipy nibabel > /dev/null 2>&1

Step 2: Access and Download Dataset

Puedes acceder a datasets públicos para PET en repositorios como OpenNeuro. Por ejemplo, el dataset "Rates of cerebral protein synthesis (rCPS) in stages of sleep" puede ser descargado y analizado. Asegúrate de descargar los archivos de imagen PET y otros archivos necesarios para el preprocesamiento.

import os

# Definir el ID del dataset de OpenNeuro
dataset_id = "ds004733"

# Definir la ruta donde se descargará el dataset
download_path = f"{dataset_id}-download/"

# Descargar el dataset usando AWS S3 sync
os.system(f'aws s3 sync --no-sign-request s3://openneuro.org/{dataset_id} {download_path}')

Step 3: Preprocessing PET Data

3.1 Import Libraries

import numpy as np
import nibabel as nib
from niftypet import nipet, nimpa
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

3.2 Load the Dataset

# Cargar los datos brutos
raw_data = nib.load(os.path.join(download_path, 'sub-SP03/ses-Asleep/pet/sub-SP03_ses-Asleep_pet.nii.gz'))
# Cargar el mapa de atenuación
attn_map = nib.load(os.path.join(download_path, 'sub-SP03/ses-Asleep/pet/attn_map.nii.gz'))

3.3 Visualization of Raw Data

# Visualizar los datos PET brutos
plt.imshow(raw_data.get_fdata()[:, :, raw_data.shape[2] // 2], cmap='hot')
plt.title('Raw PET Data')
plt.colorbar()
plt.show()

Step 4: PET Data Reconstruction

Usaremos NiftyPET para reconstruir las imágenes PET a partir de los datos brutos.

# Definir los parámetros para la reconstrucción
params = nipet.get_mmrparams()
lmdata = nipet.mmrhist(params)

# Realizar la reconstrucción de la imagen
recon = nipet.mmrchain(
    raw_data,
    params,
    histo=lmdata,
    mu_h=attn_map,
    itr=5,
    fwhm=4.0,
    recmod=3
)

# Obtener la imagen reconstruida
recon_img = recon['im']

Step 5: Visualization of Reconstructed Data

# Visualizar la imagen PET reconstruida
plt.imshow(recon_img[:, :, recon_img.shape[2] // 2], cmap='hot')
plt.title('Reconstructed PET Image')
plt.colorbar()
plt.show()

Step 6: Quantitative Analysis

Realizaremos un análisis cuantitativo, como el cálculo del Valor Estándar de Captación (SUV).

# Calcular el SUV
suv_img = nimpa.suv(
    recon_img,
    injected_dose=370,  # en MBq
    body_weight=70,  # en kg
    scan_duration=3600  # en segundos
)

# Visualizar el mapa de SUV
plt.imshow(suv_img[:, :, suv_img.shape[2] // 2], cmap='hot')
plt.title('SUV Map')
plt.colorbar()
plt.show()

Step 7: Advanced Analysis and Partial Volume Correction

Demostraremos técnicas de análisis avanzado como la Corrección de Volumen Parcial (PVC).

# Aplicar corrección de volumen parcial
pvc_img = nimpa.pvc(recon_img, attn_map)

# Visualizar la imagen corregida
plt.imshow(pvc_img[:, :, pvc_img.shape[2] // 2], cmap='hot')
plt.title('Partial Volume Corrected Image')
plt.colorbar()
plt.show()