本發(fā)明專利技術(shù)涉及圖像處理、醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域，為提出一種新興的用于臨床應(yīng)用的檢測(cè)生物組織各向異性的參數(shù)提取方法，得到重建和量化生物組織微觀各向異性特征明確、精煉且穩(wěn)定性強(qiáng)的分析方法，以及相關(guān)裝置。本發(fā)明專利技術(shù)采用的技術(shù)方案是，基于峰度張量分?jǐn)?shù)各向異性微結(jié)構(gòu)特征提取方法，通過(guò)受試者在磁共振掃描儀上采集組織沿多個(gè)擴(kuò)散敏感梯度方向的多b值擴(kuò)散加權(quán)圖像，將擴(kuò)散加權(quán)圖像預(yù)處理后，在個(gè)體空間中擬合得到反映組織內(nèi)水分子擴(kuò)散分布概率密度函數(shù)特征的二階擴(kuò)散張量及四階峰度張量矩陣，通過(guò)矩陣運(yùn)算得到相應(yīng)的分?jǐn)?shù)各向異性FA和峰度張量分?jǐn)?shù)各向異性KTFA，結(jié)合特征參數(shù)，獲得神經(jīng)纖維微結(jié)構(gòu)特征。本發(fā)明專利技術(shù)主要應(yīng)用于醫(yī)療器械設(shè)計(jì)制造。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
【專利摘要】本專利技術(shù)涉及圖像處理、醫(yī)療器械
，為提出一種新興的用于臨床應(yīng)用的檢測(cè)生物組織各向異性的參數(shù)提取方法，得到重建和量化生物組織微觀各向異性特征明確、精煉且穩(wěn)定性強(qiáng)的分析方法，以及相關(guān)裝置。本專利技術(shù)采用的技術(shù)方案是，基于峰度張量分?jǐn)?shù)各向異性微結(jié)構(gòu)特征提取方法，通過(guò)受試者在磁共振掃描儀上采集組織沿多個(gè)擴(kuò)散敏感梯度方向的多b值擴(kuò)散加權(quán)圖像，將擴(kuò)散加權(quán)圖像預(yù)處理后，在個(gè)體空間中擬合得到反映組織內(nèi)水分子擴(kuò)散分布概率密度函數(shù)特征的二階擴(kuò)散張量及四階峰度張量矩陣，通過(guò)矩陣運(yùn)算得到相應(yīng)的分?jǐn)?shù)各向異性FA和峰度張量分?jǐn)?shù)各向異性KTFA，結(jié)合特征參數(shù)，獲得神經(jīng)纖維微結(jié)構(gòu)特征。本專利技術(shù)主要應(yīng)用于醫(yī)療器械設(shè)計(jì)制造。【專利說(shuō)明】基于峰度張量分?jǐn)?shù)各向異性微結(jié)構(gòu)特征提取方法與裝置
本專利技術(shù)涉及圖像處理、醫(yī)療器械
，具體講，涉及基于峰度張量分?jǐn)?shù)各向異 性微結(jié)構(gòu)特征提取方法與裝置。
技術(shù)介紹
大腦白質(zhì)是由進(jìn)出大腦半球和聯(lián)絡(luò)大腦兩側(cè)半球的神經(jīng)纖維聚集而形成的，其內(nèi) 部含有各種不同功能的神經(jīng)束。因此，大腦白質(zhì)神經(jīng)纖維是信息傳遞與編碼的重要媒介，控 制著神經(jīng)元信號(hào)共享、協(xié)調(diào)腦區(qū)之間信息交流的正常運(yùn)行，其發(fā)生病變或受到侵害將嚴(yán)重 阻礙大腦認(rèn)知功能發(fā)育或引起功能退化及病變。白質(zhì)纖維完整性惡化相關(guān)的早老性癡呆、 抑郁癥、精神分裂癥以及與以神經(jīng)纖維纏結(jié)為主要病理基礎(chǔ)的阿爾茲海默癥、影響大腦白 質(zhì)正常結(jié)果分布的腦腫瘤等腦神經(jīng)性疾病均與大腦白質(zhì)的結(jié)構(gòu)緊密相關(guān)。 目前，可無(wú)損地進(jìn)行大腦白質(zhì)神經(jīng)纖維重建的方法大多基于擴(kuò)散分?jǐn)?shù)各向異性 (factional anisotropy，F(xiàn)A)參數(shù)。FA是通常用來(lái)量化由擴(kuò)散磁共振數(shù)據(jù)得到的生物組織 微結(jié)構(gòu)特征的參數(shù)指標(biāo)。然而，盡管擴(kuò)散動(dòng)力學(xué)有明顯的角度依賴性，但FA在會(huì)變小甚至消 失在某些位置，如交叉纖維處。此外，F(xiàn)A受容積效應(yīng)影響大，也包括如方向色散和神經(jīng)突密 度的對(duì)FA值的干擾。因此，需要考慮其他用于衡量擴(kuò)散各向異性穩(wěn)定性較強(qiáng)的指標(biāo)。 擴(kuò)散峰度成像(diffusion kurtosis imaging，DKI)在傳統(tǒng)的擴(kuò)散張量成像的基 礎(chǔ)上引入四階峰度，通過(guò)多個(gè)方向上的擴(kuò)散加權(quán)信號(hào)采集，獲取組織內(nèi)水分子的擴(kuò)散分布 情況，進(jìn)而研究生物組織更為精細(xì)的微觀結(jié)構(gòu)特性。隨著DKI提出，國(guó)內(nèi)外研究者已提出一 系列基于峰度張量的衡量水分子擴(kuò)散各向異性的指標(biāo)，但很多指標(biāo)是來(lái)自于整合擴(kuò)散張量 信息得到的，尚未彌補(bǔ)FA的如上缺陷。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
為克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本專利技術(shù)旨在提出一種新興的用于臨床應(yīng)用的檢測(cè)生物組 織各向異性的參數(shù)提取方法。通過(guò)基于高階峰度張量提取的分?jǐn)?shù)各向異性參數(shù)指標(biāo)可得到 重建和量化生物組織微觀各向異性特征明確、精煉且穩(wěn)定性強(qiáng)的分析方法，以及相關(guān)裝置。 本專利技術(shù)采用的技術(shù)方案是，基于峰度張量分?jǐn)?shù)各向異性微結(jié)構(gòu)特征提取方法，通過(guò)受試者 在磁共振掃描儀上采集組織沿多個(gè)擴(kuò)散敏感梯度方向的多b值擴(kuò)散加權(quán)圖像，將擴(kuò)散加權(quán) 圖像預(yù)處理后，在個(gè)體空間中擬合得到反映組織內(nèi)水分子擴(kuò)散分布概率密度函數(shù)特征的二 階擴(kuò)散張量及四階峰度張量矩陣，通過(guò)矩陣運(yùn)算得到相應(yīng)的分?jǐn)?shù)各向異性FA和峰度張量分 數(shù)各向異性KTFA，結(jié)合特征參數(shù)，獲得神經(jīng)纖維微結(jié)構(gòu)特征。 擴(kuò)散加權(quán)磁共振圖像采集使用3.OT磁共振掃描儀及32通道頭線圈，采集序列是使 用平面回波成像(EPI)讀取的單次激發(fā)自旋回波-平面回波序列（SE-EPI，single shot spin echo-echo planar imaging)，擴(kuò)散加權(quán)信號(hào)相關(guān)實(shí)驗(yàn)采集參數(shù)：重復(fù)時(shí)間TR (repetition time) = 10500ms，回波時(shí)間TE (echo time) = 103ms，部分傅里葉變換 75%，視 野為256 X 256mm2,獲得圖像矩陣為128 X 128,層厚為2mm，全腦采集73層，層間無(wú)間隔;擴(kuò)散 敏感因子b值選擇b = 1000s/mm2和b = 2000s/mm2,分別有30個(gè)梯度方向的擴(kuò)散加權(quán)，同時(shí)額 外采集一次b = 0的無(wú)擴(kuò)散加權(quán)的基準(zhǔn)圖像，得到一個(gè)大小為128 X 128 X 73 X 61的矩陣數(shù)據(jù) 集，采集時(shí)間約為8分40秒，圖像信噪比為2.03。 擴(kuò)散加權(quán)圖像預(yù)處理具體步驟是，所有被試的擴(kuò)散加權(quán)磁共振圖像需先進(jìn)行頭動(dòng) 偽影檢查，其中若平移超過(guò)Imm或者旋轉(zhuǎn)超過(guò)4°的圖像將被剔除，不宜進(jìn)行后續(xù)張量估計(jì)； 然后，采用mrDif fusion工具包中的dti Init模塊對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行禍流校正和頭動(dòng)校正操作，同 時(shí)運(yùn)用FSL軟件中的BET模塊進(jìn)行剝腦;將得到的圖像在進(jìn)入張量估計(jì)前，采用高斯核平滑 處理，且半高全寬值為采集圖像體素的1.25~1.5倍。 張量估計(jì)與特征提取步驟是，采用標(biāo)準(zhǔn)的梯度脈沖磁共振序列梯度磁場(chǎng)強(qiáng)度為g， 脈沖持續(xù)時(shí)間為S以及擴(kuò)散敏感梯度脈沖中心的時(shí)間間隔△的標(biāo)準(zhǔn)脈沖梯度場(chǎng)，得到擴(kuò)散 峰度成像模型中擴(kuò)散峰度與擴(kuò)散信號(hào)的主要關(guān)系為， 其中s(b)是添加了梯度磁場(chǎng)的信號(hào)強(qiáng)度，& = 1000,20008/1111112;5(0)是不施加擴(kuò)散 敏感梯度脈沖的磁共振參考信號(hào)的強(qiáng)度;b值是擴(kuò)散磁敏感因子;D app是某個(gè)方向的表觀擴(kuò) 散系數(shù)，Kapp是沿某個(gè)方向的表觀擴(kuò)散峰度，擴(kuò)散張量D為一個(gè)二維三階的實(shí)對(duì)稱矩陣，它的 計(jì)算至少需要6個(gè)梯度方向；擴(kuò)散峰度張量K為一個(gè)四維三階的實(shí)對(duì)稱矩陣，它的計(jì)算需要 至少兩個(gè)非零b值和15個(gè)梯度方向，對(duì)于任意方向，表觀擴(kuò)散系數(shù)和表觀擴(kuò)散峰度估計(jì)量的 表達(dá)式寫(xiě)為， 其中，D(ft)和:K(fi)分別為水分子在?!方向上的表觀擴(kuò)散系數(shù)和表觀峰度系數(shù)，I!是 擴(kuò)散敏感梯度方向，111，1^，1 11{，111，是!1的第1或」，1^1個(gè)分量元素;平均擴(kuò)散系數(shù)5和擴(kuò)散峰度 K由是對(duì)所有方向求平均得到的， δ可以由D矩陣求跡得出為矩陣D特征值，代表組織內(nèi)三分方向上的擴(kuò)散系數(shù)大 小，且最大特征值對(duì)應(yīng)方向極為組織內(nèi)神經(jīng)纖維的主要走向，另兩個(gè)特征值反映神經(jīng)纖維 髓鞘的特性， W是1的近似值，二者相等當(dāng)且僅當(dāng)組織中水分子擴(kuò)散為各向同性擴(kuò)散。 FA與KTFA參數(shù)估計(jì)步驟，F(xiàn)A被定義為 其中，j為標(biāo)準(zhǔn)化的常數(shù)，使FA的取值范圍限制在0到1之間;D為擴(kuò)散張量，是一個(gè) 3 X 3的二維矩陣；I(2)為對(duì)稱的二階矩陣，if = SijJij為克羅內(nèi)克函數(shù)，i，j可取1，2， 3; Il…IlF為矩陣的F范數(shù)，峰度張量分?jǐn)?shù)各向異性(KTFA)，定義為 其中，W為峰度張量；1(4)為對(duì)稱的為克羅內(nèi)克函數(shù)，i，j，k，1可取1，2，3; 11…11F為矩陣的F范數(shù)，KTFA易受各擴(kuò)散組分之間的差 異性的影響，而非像FA依賴于各擴(kuò)散組分的方向。基于峰度張量分?jǐn)?shù)各向異性微結(jié)構(gòu)特征提取裝置，包括:擴(kuò)散加權(quán)磁共振圖像采 集裝置，和計(jì)算機(jī);計(jì)算機(jī)中設(shè)置有擴(kuò)散加權(quán)圖像預(yù)處理模塊、張量估計(jì)與特征提取模塊。 擴(kuò)散加權(quán)磁共振圖像采集裝置是3.OT磁共振掃描儀及32通道頭線圈，采集序列是 使用平面回波成像(EPI)讀取的單次激發(fā)自旋回波-平面回波序列（SE-EPI ,single shot spin echo-echo planar imaging)〇 擴(kuò)散加權(quán)圖像預(yù)處理模塊用于進(jìn)行頭動(dòng)偽影檢查，其中若平移超過(guò)Imm或本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種基于峰度張量分?jǐn)?shù)各向異性微結(jié)構(gòu)特征提取方法，其特征是，通過(guò)受試者在磁共振掃描儀上采集組織沿多個(gè)擴(kuò)散敏感梯度方向的多b值擴(kuò)散加權(quán)圖像，將擴(kuò)散加權(quán)圖像預(yù)處理后，在個(gè)體空間中擬合得到反映組織內(nèi)水分子擴(kuò)散分布概率密度函數(shù)特征的二階擴(kuò)散張量及四階峰度張量矩陣，通過(guò)矩陣運(yùn)算得到相應(yīng)的分?jǐn)?shù)各向異性FA和峰度張量分?jǐn)?shù)各向異性KTFA，結(jié)合特征參數(shù)，獲得神經(jīng)纖維微結(jié)構(gòu)特征。
【技術(shù)特征摘要】
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：沙淼，趙欣，倪紅艷，陳元園，劉亞男，張雄，明東，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：天津大學(xué)，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：天津;12
還沒(méi)有人留言評(píng)論。發(fā)表了對(duì)其他瀏覽者有用的留言會(huì)獲得科技券。