כדי להתחיל, פתח תמונות ולאחריהן מסיכות בתוכנת התצוגה הרצויה של התמונה כדי לוודא שכיוון התמונה והמסיכה תואמים לכל קובצי CT, Proton ו- Xenon. לאחר מכן, שמרו את רכיבי DICOM של התמונה ומסיכות תווית בודדות כקובצי NIfTI באותה תיקייה שבה נמצא קובץ reg. py.
לרישום CT Xenon MRI, פתח את קובץ reg. py בהגדרת סביבת המחשוב הרצויה של Python. אם אתה משתמש בסביבה וירטואלית, הגדר את מספר יחידות העיבוד המרכזיות, מספר הליכי המשנה וה- RAM כרצוי או כזמין בסביבת המחשוב.
לאחר מכן, הגדר את השינוי הרצוי אינטרפולציה, ואחריו את התמונה קבועה ונעה. הפעל reg. py בסביבת המחשוב Python.
לאחר השלמת ההרשמה, המשך להערכה. שמירה על תמונת ct. nii כתמונת הבסיס, פתח אוורור warp.nii.
gz כתמונה נוספת וכיסו אותה על תמונת ה- CT עם מפת הצבעים הרצויה. סקור את החפיפה של תמונת קסנון MR עם תמונת CT בכל מישורי התמונה כדי להעריך את היישור החזותי של ציוני דרך כגון גבולות הקרינה והריאות. תוצאות ההרשמה הראו יישור טוב של כל גבולות הריאות עבור המשתתף הבריא.
בשלושת המשתתפים עם מחלת ריאות חסימתית כרונית, היה יישור טוב של גבולות הריאות שהיו זמינים, החל מהפרעות אוורור מפוזרות, הפרעות אוורור באונה העליונה עם גבולות ריאה אפיים נעדרים והפרעות אוורור אונה תחתונה עם גבולות ריאה סרעפתיים נעדרים.