本發明專利技術屬于一種大腦中動脈形態學致病因素的評估方法，具體涉及一種基于血管空間構型分析的大腦中動脈形態學致病因素的評估方法。其步驟包括：根據大腦中動脈M1段的具體形態確定其起始點及終止點，根據M1段在三視圖中的形態確定其空間結構類型，使用各視圖形態的風險權重矩陣通過加權求和確定形態學致病因素的風險因子。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于，具體涉及一種基于血管空間構型分析的大腦中動脈形態學致病因素的評估方法。
技術介紹
腦卒中已成為我國居民死亡率最高的疾病。顱內動脈粥樣硬化是缺血性腦卒中的主要病因，大腦中動脈動脈粥樣硬化是顱內動脈粥樣硬化的最常見部位，其主干(Ml段)的狹窄或閉塞將發生嚴重的腦梗死，導致患者致殘甚至致死。目前在顱外頸動脈的研究中發現，血管形態特征是大腦中動脈動脈粥樣硬化的重要影響因素之一，而顱內動脈特別是大腦中動脈的形態與形態學致病因素的風險關系研究顯得尤為重要。本專利技術構建了一種新的大腦中動脈形態學致病因素的評估方法，令大腦中動脈的形態學致病因素研究得以量化，并使批量分析成為可能。本專利技術涉及的大腦中動脈形態學致病因素的評估方法的具體步驟包括在三視圖中確定大腦中動脈Ml段形態，并根據Ml段在三視圖中的形態確定其空間結構類型，使用各視圖形態的風險權重矩陣及求和公式確定形態學致病因素的風險因子，以期對具有不同大腦中動脈Ml段形態的大腦中動脈進行形態學致病因素的評估。
技術實現思路
本專利技術尋求構建，通過對目標血管段進行的形態學分類，本專利技術提供了一種基于血管空間構型分析的大腦中動脈形態學致病因素的評估方法。其步驟包括，根據大腦中動脈Ml段的具體形態確定其起始點及終止點，根據Ml段在三視圖中的形態確定其空間結構類型，使用各視圖形態的風險權重矩陣通過加權求和確定形態學致病因素的風險因子。進一步，如上所述的LCS分類方法是根據血管正交三視圖上目標血管段投影形態進行分類的方法，L、C及S分別表示某一視圖中的目標血管段投影成直線段、C形曲線段或S形曲線段，分類后形成的LCS編碼為三位，即XXX，順序表示目標血管段在冠狀面視圖、橫斷面視圖和矢狀面視圖上投影的形態；進一步，如上所述的各視圖形態風險權重矩陣為三行三列，各列順序表示冠狀面視圖、橫斷面視圖和矢狀面視圖，各行分別表示投影成直線段、C形曲線或S形曲線，矩陣的九個元素表示各視圖對應形態的風險權重；進一步，如上所述的利用各視圖形態風險權重矩陣，計算加權求和，獲得形態學致病因素的風險因子的步驟是對風險權重矩陣進行的線性或非線性處理，其計算方法為FRisk = Σ^Σ^ι/ /Α其中，F&k為形態學致病因素的風險因子，Pi,j為修正因子矩陣。附圖說明圖I方法實施流程圖3圖2大腦中動脈Ml段解剖結構示意3大腦中動脈Ml段不同類型示意4大腦中動脈Ml段各視圖中不同類型示例具體實施例方式下面結合附圖與具體實施例對本專利技術做進一步的詳細說明。如圖I所示為一種基于血管空間構型分析的大腦中動脈形態學致病因素的評估方法的主要步驟，具體包括(I)基于頭部三維成像技術獲得大腦中動脈三維圖像，可利用MRI，CT等技術，如圖4所示為大腦MRI成像結果；(2)根據大腦中動脈三維圖像確定目標血管段Ml圖像，即確定M1段起點，Ml段終點，如圖2所示，可根據大腦解剖特征確定Ml段的起點和終點；(3)根據目標血管段Ml圖像提取目標血管段正交三視圖，即提取冠狀面視圖、橫斷面視圖和矢狀面視圖，如圖4任意一列所；(4)依據LCS分類方法，如圖3所示，分類目標血管段正交三視圖，獲得目標血管段LCS編碼，具體格式為XXX，順序表示目標血管段在冠狀面視圖、橫斷面視圖和矢狀面視圖上投影的形態；(5)根據目標血管段LCS編碼，并依據各視圖形態風險權重矩陣，計算加權求和，獲得形態學致病因素的風險因子。LCS分類方法是根據血管正交三視圖上目標血管段投影形態進行分類的方法，L、C及S分別表示某一視圖中的目標血管段投影成直線段、C形曲線或S形曲線，如圖4所示，各行分別給出了 L型血管形態在正交三視圖中的樣式。各視圖形態風險權重矩陣為三行三列，各列順序表示冠狀面視圖、橫斷面視圖和矢狀面視圖，各行分別表示投影成直線段、C形曲線或S形曲線，矩陣的九個元素表示各視圖對應形態的風險權重，其位置如圖4所示的9個子圖相對應，下表為一個各視圖形態風險權重矩陣實例。權利要求1.一種基于血管空間構型分析的大腦中動脈形態學致病因素的評估方法，其特征在于，大腦中動脈形態學致病因素的評估，具體步驟包括基于頭部三維成像技術(01)獲得大腦中動脈三維圖像(02)，可利用MRI (11)，CT (12)等技術；根據大腦中動脈三維圖像(02)確定目標血管段Ml圖像(03)，即確定M1段起點，Ml段終點(13)；圖像(03)提取目標血管段正交三視圖(04)，如提取冠狀面視圖、橫斷面視圖和矢狀面視圖(17)；依據LCS分類方法(14)，對目標血管段正交三視圖進行分組，獲得目標血管段LCS編碼(05)；根據目標血管段LCS編碼(05)，并依據各視圖形態風險權重矩陣(16)，進行加權計算，獲得形態學致病因素的風險因子。2.如權利要求I所述，一種基于血管空間構型分析的大腦中動脈形態學致病因素的評估方法利用了 LCS分類方法(14)，其特征在于LCS分類方法(14)是根據血管正交三視圖(04)上目標血管段投影形態對其進行分類的方法，L、C及S分別表示某一視圖中的目標血管段投影成直線段、C形曲線段或S形曲線段，分類后形成的LCS編碼(05)為三位，即XXX，順序表示目標血管段在冠狀面視圖、橫斷面視圖和矢狀面視圖(17)上投影的形態。3.如權利要求I所述，一種基于血管空間構型分析的大腦中動脈形態學致病因素的評估方法利用了各視圖形態風險權重矩陣(16)，其特征在于各視圖形態風險權重矩陣(16)為三行三列，各列順序表示冠狀面視圖、橫斷面視圖和矢狀面視圖(17)，各行分別表示投影成直線段、C形曲線或S形曲線，矩陣的九個元素表示各視圖對應形態的風險權重。4.如權利要求I所述，一種基于血管空間構型分析的大腦中動脈形態學致病因素的評估方法利用了各視圖形態風險權重矩陣(16)，計算加權求和，獲得形態學致病因素的風險因子(06)，其特征在于計算加權求和過程是對風險權重矩陣(16)進行的線性或非線性處理，其計算方法為'，其中，FHsk為形態學致病因素的風險因子(06)，Pi,」為修正因子矩陣。全文摘要本專利技術屬于，具體涉及一種基于血管空間構型分析的大腦中動脈形態學致病因素的評估方法。其步驟包括根據大腦中動脈M1段的具體形態確定其起始點及終止點，根據M1段在三視圖中的形態確定其空間結構類型，使用各視圖形態的風險權重矩陣通過加權求和確定形態學致病因素的風險因子。文檔編號G06F19/00GK102938015SQ201210341999公開日2013年2月20日 申請日期2012年9月14日 優先權日2012年9月14日專利技術者喬惠婷, 韓金濤, 李德玉, 張琪 申請人:北京航空航天大學本文檔來自技高網...
【技術保護點】
一種基于血管空間構型分析的大腦中動脈形態學致病因素的評估方法，其特征在于,大腦中動脈形態學致病因素的評估，具體步驟包括：基于頭部三維成像技術(01)獲得大腦中動脈三維圖像（02）,可利用MRI(11)，CT(12)等技術；根據大腦中動脈三維圖像(02)確定目標血管段M1圖像(03)，即確定：M1段起點，M1段終點(13)；圖像(03)提取目標血管段正交三視圖(04)，如提取：冠狀面視圖、橫斷面視圖和矢狀面視圖(17)；依據LCS分類方法(14)，對目標血管段正交三視圖進行分組，獲得目標血管段LCS編碼(05)；根據目標血管段LCS編碼(05)，并依據各視圖形態風險權重矩陣（16），進行加權計算，獲得形態學致病因素的風險因子。
【技術特征摘要】
【專利技術屬性】
技術研發人員：喬惠婷，韓金濤，李德玉，張琪，
申請(專利權)人：北京航空航天大學，
類型：發明
國別省市：
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