基于MRI的半月板三维重建系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于MRI的半月板三维重建系统，其特征在于：该系统包括依次连接的原始图像获取模块、图像处理模块、3D图像输出模块、图像存储模块和损伤诊断模块。快速准确地提取膝关节MRI中的半月板数据，生成三维重建图像；并能自动识别半月板损伤的部位及形态，作出初步诊断，提高医生工作效率。

Three-dimensional reconstruction system of meniscus based on MRI

【技术实现步骤摘要】
基于MRI的半月板三维重建系统
本专利技术涉及医学影像
，具体涉及一种基于MRI的半月板三维重建系统。
技术介绍
半月板是膝关节保持稳定、进行正常功能的重要生理结构，半月板损伤是引起膝关节疼痛、功能障碍最常见的原因之一。核磁共振成像(MRI)是半月板损伤最主要的无创性诊断方法，医生大多凭借经验由多幅二维图像去估计损伤的部位和形状。但二维断层图像表达的是某一个截面的解剖信息，而半月板是三维立体结构，损伤部位上有体部、边缘及前角、后角之分，损伤形态上有水平撕裂型、纵行撕裂型、放射状撕裂型、斜行撕裂型、复杂撕裂型之分。若单纯根据二维平面半月板内损伤的异常信号来分型，容易遗漏重要的临床信息。因此，如果能通过计算机三维重建技术显示半月板损伤的三维形态结构，并由计算机自动给出诊断，必然有利于降低人为因素导致的误诊率和漏诊率，确立更有效的治疗方案，提高医生的工作效率。但半月板三维重建与损伤识别的前提，是将膝关节MRI中的半月板从周围图像背景中提取出来，也即所谓的图像分割(Segmentation)。如果没有经过半月板的图像分割，会导致得到的三维重建图像混合了膝关节韧带、软骨、肌肉等多种组织，严重影响计算机的识别与医生的观测。由于医学图像中的噪声和不均匀问题，膝关节半月板的识别特征不明显，与周围组织在空间中交错复杂，且图像灰度分布互相重叠，导致用经典的图像处理技术难以进行快速有效的半月板图像分割。由于传统MRI诊断半月板损伤的局限性，有学者尝试利用不同序列或成像技术加强其诊断能力。吴婧等通过对比MRI质子压脂成像(FatSuppressed-ProtonDensity-WeightedImaging,FS-PDWI)和关节镜对膝关节半月板损伤的检查结果，认为FS-PDWI灵敏度和特异度均较高。刘新球等研究发现MRI扫描参数的优化组合和选择正确的扫描方法、恰当的线圈及应用脂肪抑制技术更有助于显示正常膝关节解剖结构及病变的定位和诊断。NguyenJC等认为快速自旋回波(FSE)3D序列能够提供高分辨率的半月板图像，降低临床的误诊率。赖清泉等则研究认为MRI平扫与MRI造影对半月板损伤的诊断准确性差异无统计学意义。ChoiJY等通过对比研究发现，MRI的UTET2序列较普通T2序列可以更好地区分半月板的层状层结构，有利于发现早期的半月板损伤改变。CalixtoNE等研究认为，高分辨率FSET1ρ及T2序列能更有效地分辨膝关节骨性关节炎患者的早期半月板退变性损伤。周进等认为常规的MRI序列首先由于其间隔扫描会导致病灶的漏诊，其次由于扫描角度的原因常造成膝关节各结构显示的不连续性，不利于诊断，第三由于常规序列扫描时间长，常导致急性外伤疼痛患者无法耐受而导致扫描失败，因此采用3D-CUBEPD序列进行扫描，但经比较发现与常规的2S-FSEPDWI序列在显示半月板方面无统计学差异；而赵晓梅等研究也表明2D和3DMR序列在诊断内侧半月板和外侧半月板损伤的敏感度、特异度和准确度上并无显著差异。因此，尽管MRI技术的不断提高在理论上有助于清晰准确的诊断半月板损伤，但单纯的二维图像信息始终无法直观地体现半月板损伤的部位及损伤形态。目前较为常用的通用型影像学处理软件，如Mimics等，存在一定的不足：第一，其处理过程有一定复杂性，必须由熟练掌握相关软件的人员进行操作；第二，由于其并非专用于膝关节MRI三维重建，需要进行较多的参数调校，不利于临床的快速操作；第三，由于软件是由厂家开发完成，程序接口的开源性不强，不利于进一步的自主研究，如生物力学分析等。因此，有必要从临床实用性出发，为半月板损伤个性化定制一款三维诊断软件系统。但半月板的图像分割是进行三维重建的基础，由于膝关节MRI图像中各种解剖结构大小不一，在空间中有机交错，形态复杂，很难进行计算机自动分割。C等提出了自动定位与分割半月板的辅助诊断方法，但事先假定半月板形状近似三角形，而在靠近膝关节外侧的半月板形状已不在这一形状假设，因而该工作只对序列中部分切片图像有效；林芬华等提出基于多尺度马尔可夫随机场(MRF)来分割膝关节骨骼与半月板，但其目标提取方法受到MRI成像参数的严重制约，且只对少部分的典型切片有效；Ramakrishna等提出对整个MRI序列中半月板区域分割的方案，其感兴趣区域的定位与半月板的分割仍受到成像参数很大影响。孔令伟等利用MRI三维重建及旋转分割方法对膝骨性关节炎患者及正常人半月板的形态及位置进行定量测量并对比分析，认为对膝骨性关节炎患者半月板疾病诊断有重要价值，但需进行特殊的T2-trufi3d-we-tra-p3-iso序列扫描，并采用指定的工作站，不利于推广应用。郭艳蓉等将改进GAC和GC模型应用至膝关节MRI序列分割,提出分割各骨骼与半月板等结构的框架，获得了更为准确的半月板分割结果。人工智能(ArtificialIntelligence)是研究计算机模拟、延伸和扩展人的智能的一门新的技术科学，近年来发展迅速。其中的模糊集合、蚁群算法等人工智能图像识别算法与人工神经网络识别技术，能较好地解决图像中的噪声和不均匀问题，快速准确地实现医学图像中感兴趣区域的图像分割。比较著名的应用有IBM的诊断系统，能快速有效地诊断肺癌、乳腺癌、结肠癌、直肠癌等肿瘤，并被浙江省中医院引入使用；阿里健康研发的医疗AI“DoctorYou”，能在30分钟内阅完九千张CT影像，对肺部结节的诊断准确度达到90％以上。随着近年来人工智能的发展，使计算机自动进行半月板的图像分割成为可能；而且经典图像处理技术与人工智能多种类型方法的结合与改进使用，相互弥补算法功能的缺陷，已是医学图像处理一个重要的发展方向。何璇研究并提出了一种基于多特征支持向量机和弹性自动区域生长的算法对膝关节MRI图像中的软骨进行自动分割，并对分割出的软骨进行三维重建及定量分析，对基于人工智能技术的半月板分割算法具有一定的参考意义。ZarandiMH等利用2型模糊图像处理模型及神经感知网络技术，通过预处理、分割和分类的步骤来识别半月板损伤。因此，基于人工智能算法的半月板损伤三维诊断系统是可行的，而且也必将是未来用计算机自动诊断半月板损伤的研究趋势。因此，需要提供一种基于MRI的半月板三维重建系统，在人工智能算法的辅助下，快速准确地提取膝关节MRI中的半月板数据，生成三维重建图像；并能自动识别半月板损伤的部位及形态，作出初步诊断，提高医生工作效率。
技术实现思路
本专利技术目的是提供一种基于MRI的半月板三维重建系统，其能够快速准确地提取膝关节MRI中的半月板数据，生成交互式的三维重建图像；自动识别半月板损伤的部位及形态，作出初步诊断。本专利技术通过以下技术方案来实现上述目的：一种基于MRI的半月板三维重建系统，其特征在于：该系统包括依次连接的原始图像获取模块、图像处理模块、3D图像输出模块、图像存储模块和损伤诊断模块。进一步地，图像处理模块进一步包括区域提取组件、边缘提取组件、中心计算组件、阈值调整组件和卷积神经网络组件。进一步地，原始图像获取模块在接收到序列切片图像后，将上述切片图像进行格式转换、灰度转换和去噪滤波。进一步地，去噪滤波通过高斯滤波的方式进行。进一步地，区域提取组件，用于在接收到序列切片图像后，对每一张切片本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于MRI的半月板三维重建系统，其特征在于：该系统包括依次连接的原始图像获取模块、图像处理模块、3D图像输出模块、图像存储模块和损伤诊断模块。

【技术特征摘要】
1.一种基于MRI的半月板三维重建系统，其特征在于：该系统包括依次连接的原始图像获取模块、图像处理模块、3D图像输出模块、图像存储模块和损伤诊断模块。2.根据权利要求1所述的一种基于MRI的半月板三维重建系统，其特征在于，图像处理模块进一步包括区域提取组件、边缘提取组件、中心计算组件、阈值调整组件和卷积神经网络组件。3.根据权利要求1所述的一种基于MRI的半月板三维重建系统，其特征在于，原始图像获取模块在接收到序列切片图像后，将上述切片图像进行格式转换、灰度转换和去噪滤波。4.根据权利要求3所述的一种基于MRI的半月板三维重建系统，其特征在于，去噪滤波通过高斯滤波的方式进行。5.根据权利要求2所述的一种基于MRI的半月板三维重建系统，其特征在于，区域提取组件，用于在接收到序列切片图像后，对每一张切片图像进行图像序列灰度信息分析，并获得可能包含半月板目标的最小计算区域。6.根据权利要求2所述的一种基于MRI的半月板三维重建系统，其特征在于：区域提取组件用于计算得到所有切片图像的最小计算区域后，接收上述序列切片图像的最小计算区域的图像信息，并进一步确定半月板图像更准确的区域边缘信息。7.根据权利要求2所述的一种基于MRI的半月板三维重建系统，其特征在于：中心计算组件，用于接收边缘提取组件提供的图像信息和边缘图像函数信息，并根据上述信息计算每一张序列切片图像中的边缘函数图像围城的区域的中心Oi(k,l)。8.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁铄慧，
申请(专利权)人：诸暨市人民医院，
类型：发明
国别省市：浙江,33