基于多张量的磁共振扩散加权图像结构自适应平滑方法技术

基于多张量的磁共振扩散加权图像结构自适应平滑方法，涉及磁共振扩散加权图像平滑方法，属于医学图像处理领域。本发明专利技术解决了现有方法噪声抑制差，从而使得获得的每个体素的纤维结构信息精确度低的问题。基于多张量的磁共振扩散加权图像结构自适应平滑方法：一、选取相关参数，设定初始邻域半径；二、计算每个体素的初始纤维结构信息；三、对于每个体素，根据纤维结构信息计算其邻域半径内的所有体素对该体素的权重，从而对磁共振扩散加权图像进行加权平滑，平滑后重新计算每个体素的纤维结构信息；四、判断是否满足迭代终止条件，如果不满足，则扩大邻域半径并继续进行步骤三，否则计算结束。本发明专利技术适用于磁共振扩散加权图像信息处理。

【技术实现步骤摘要】
基于多张量的磁共振扩散加权图像结构自适应平滑方法
本专利技术涉及磁共振扩散加权图像平滑方法，属于医学图像处理领域。
技术介绍
磁共振扩散成像是目前唯一能够在活体上测量组织内水分子扩散运动与成像的无创方法，它通过测量和量化组织中水分子的扩散信息来探测组织的微观结构。水分子沿不同方向的扩散信息包含在一组不同扩散加权梯度方向的扩散加权图像(DiffusionWeightedImage,DWI)中，通过对扩散函数进行建模可以解析出每个体素内的纤维束结构信息(主要是纤维的走行方向)。根据各体素内纤维束的走行方向，利用纤维束追踪技术可重建出组织纤维束的三维结构，可用于医疗诊断及相关研究等。目前针对复杂组织纤维结构的解析方法主要有：扩散谱、Q-Ball、多张量、高阶张量等方法，这些方法一般要求成像时所采用的扩散加权梯度方向数量M较多(≥100)，然而由于硬件和采集时间的限制，在临床中磁共振扩散成像数据采集时一般M≤30，因此这些方法难以应用于临床。而目前能在M≤30的情况下解析纤维结构的有效方法仅有几种，其中较为有效的是使用受限压缩传感(ConstrainedCompressSensing，CCS本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于多张量的磁共振扩散加权图像结构自适应平滑方法，其特征在于，实现该方法的步骤如下：步骤一：选取参数λ、参数a和总迭代次数kN的值，设定初始邻域半径h(0)，设定当前迭代次数k＝1，计算h(1)＝ah(0)，λ的取值范围为0.5～5，a的取值范围为1<a≤2，kN的取值范围为5～10，h(0)的取值范围为0.5～1.5；步骤二：计算每个体素p的初始纤维结构信息θp(0)={(αpi(0),dpi(0)T),i=1,2,...,np(0)},]]>并设定参数其中表示该体素存在方向为的纤维，其所占比重为表示该体素内的纤维存在多少个不同的走行方向，参数的取值范围为1～2...

【技术特征摘要】
1.基于多张量的磁共振扩散加权图像结构自适应平滑方法，实现该方法的步骤如下：步骤一：选取参数λ、参数a和总迭代次数kN的值，设定初始邻域半径h(0)，设定当前迭代次数k＝1，计算h(1)＝ah(0)，λ的取值范围为0.5～5，a的取值范围为1<a≤2，kN的取值范围为5～10，h(0)的取值范围为0.5～1.5；步骤二：计算每个体素p的初始纤维结构信息并设定参数其中表示该体素存在方向为的纤维，其所占比重为表示该体素内的纤维存在多少个不同的走行方向，参数的取值范围为1～2；步骤三：对于每个体素p，记q为以p为中心h(k)为半径的邻域U(p)内的体素，根据每个体素p的纤维结构信息计算其邻域半径内的所有体素对该体素p的权重，并根据获得的所有权重值对磁共振扩散加权图像进行加权平滑处理，然后重新计算每个体素的纤维结构信息；步骤四：判断是否满足迭代终止条件，如果不满足，则扩大邻域半径并继续进行步骤三，即如果k≤kN，则另k＝k+1，h(k)＝ah(k-1)，返回步骤三，其中k为迭代次数，kN表示迭代终止次数；否则，完成基于多张量的磁共振扩散加权图像结构自适应平滑；其特征在于，所述步骤三所述的根据每个体素p的纤维结构信息计算其邻域半径内的所有体素对该体素的权重，从而对磁共振扩散加权图像进行加权平滑，平滑后重新计算每个体素的纤维结构信息的方法为：计算其中ρ(p,q)为体素p到体素q的欧氏距离；计算其中函数表示体素p与体素q之间纤维结构信息的差别；计算权重其中核函数Kloc(·)和Kst(·)为两个定义域为[0,∞)的单调递减函数，且满足Kloc(0)＝Kst(0)＝1，当x≥1时Kloc(x)＝Kst(x)＝0；计算邻域U(p)内所有体素对p的权重之和计算及其中表示未加扩散梯度场时体素p的磁共振信号经第k次迭代平滑计算的结果，表示未加扩散梯度场时体素q的磁共振信号经第k-1次迭代平滑计算的结果，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宛予，楚春雨，朱跃敏，马格宁伊莎贝尔，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23