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一种基于CT薄层扫描Hu值的骨密度测量系统技术方案

技术编号:23434663 阅读:29 留言:0更新日期:2020-02-28 11:13
一种基于CT薄层扫描Hu值的骨密度测量系统,包括数据采集模块、数据处理模块、三维重建模块、区域划分模块、测量模块和计算模块;所述数据采集模块获取薄层CT数据,并将薄层CT数据传至数据处理模块进行校正和检验,然后将薄层CT数据传至三维重建模块进行三维表面重建;所述区域划分模块对三维重建后的CT数据进行区域划分,区分皮质骨、肌肉和脂肪;所述测量模块对皮质骨内的松质骨、肌肉和脂肪的Hu值进行测量;所述计算模块根据皮质骨内的松质骨、肌肉和脂肪的Hu值综合计算改良Hu值。本系统在现有CT数据上进行二次分析,通过测量计算松质骨Hu值、脂肪Hu值和肌肉Hu值获得改良的Hu值,减小测量误差,而且成本低,使用方便,利于广泛推广。

A measurement system of bone mineral density based on Hu value of CT thin layer scanning

【技术实现步骤摘要】
一种基于CT薄层扫描Hu值的骨密度测量系统
本专利技术涉及医学图像处理
,具体涉及一种基于CT薄层扫描Hu值的骨密度测量系统。
技术介绍
随着人群预期寿命的提高,65岁以上的老年人口占社会总人口的比例逐渐增高,而老年人中骨质疏松的发生率也从14.94%增加到了27.96%,患有骨质疏松的患者可能导致病理性骨质,进而导致长期卧床不起。骨质疏松已成为一个严重的社会问题。而且很多的脊柱手术患者也是因为年龄较大,骨质疏松的原因可能会导致脊柱固定不牢靠,融合延迟甚至不融合的现象出现,影响身体健康。虽然现在诊断技术在不断进步,但骨质疏松的检出病例仍然不高。目前WHO推荐的诊断骨质疏松的方法是DXA和QCT,其中DXA(dualx-rayabsorptiometry)的原理是直接检查X线吸收的情况,然后将数据转化成区域密度arealdensity(g/cm2),但由于DXA属于平面测量的方法,会包含皮质骨,所以测量误差仍然会在20%左右,因此目前DXA的使用率仍然不高。QCTquantitativeQCT在上个实际70年代专利技术出来,大部分是通过一个特殊的phantom进行进行密度参考,然后通过软件进行计算骨密度体积BMD(g/cm3)或者面积BMD(g/cm2),但是目前还是需要进行额外的操作来求得最终骨密度值。而且特殊的phantom和软件,增加了患者的额外负担,使用范围也不是很广。而且,利用上述方法测量Hu值时,受电压情况,桌面高度和扫描层厚度等外界因素的影响,可能导致Hu值不能真实有效反映骨密度。
技术实现思路
本专利技术主要是针对上述骨密度测量方式误差大、费用高,普及率和使用率低等问题,提供了一种基于CT薄层扫描Hu值的骨密度测量系统,在现有CT数据上进行二次分析,通过测量计算松质骨Hu值、脂肪Hu值和肌肉Hu值获得改良的Hu值,减小测量误差,而且成本低,使用方便,利于广泛推广。本专利技术的技术方案如下:一种基于CT薄层扫描Hu值的骨密度测量系统,包括数据采集模块、数据处理模块、三维重建模块、区域划分模块、测量模块和计算模块。所述数据采集模块包括薄层色谱扫描仪,扫描层距小于5mm,通过薄层色谱扫描仪获取薄层CT数据,并将薄层CT数据传至数据处理模块。所述数据处理模块对薄层CT数据进行校正和检验,去除空气值,校正硬化效应和零点漂移,然后将薄层CT数据传至三维重建模块。所述三维重建模块对薄层CT数据进行三维表面重建。所述区域划分模块对三维重建后的CT数据进行区域划分,区分皮质骨、肌肉和脂肪;所述区域划分模块包括自动划分系统和/或手动划分系统,可根据需要自行选择划分方式,或者先选择自动划分,待自动划分完毕后,再通过手动划分进行修正。所述测量模块对皮质骨内的松质骨、肌肉和脂肪的Hu值进行测量。进一步的,所述测量模块对皮质骨内的松质骨、肌肉和脂肪的Hu值进行测量时的测量位置包括一个或多个,然后计算各自的平均Hu值。优选的,所述测量位置包括圆形测量点,所述圆形测量点直径大于5mm,便于选择和获取平均Hu值。所述计算模块根据测量模块所测得皮质骨内的松质骨、肌肉和脂肪的Hu值综合计算改良Hu值。进一步的,所述计算模块根据下列公式计算改良Hu值:(松质骨平均Hu值-脂肪平均Hu值)/(肌肉平均Hu值-脂肪平均Hu值)。因同一次CT结果中,脂肪、肌肉以及骨质密度是同步升高或者降低,故该改良Hu值的结果稳定,可以作为测量位置的骨密度评价指标。如上所述的基于CT薄层扫描Hu值的骨密度测量系统,所述数据采集模块、数据处理模块和三维重建模块的主要目的是获取患者三维重建后的CT数据,此处也可直接使用患者通过其他方式得到的三维重建后的CT数据,直接传输至区域划分模块中。如上所述的基于CT薄层扫描Hu值的骨密度测量系统,还包括对照模块,所述对照模块提供不同年龄阶段的骨质Hu值,能够为计算模块中得到的改良Hu值提供参照。通过上述骨密度测量系统测得的改良Hu值有利于制定出一个统一的参数,来消除各组间的差异,测算出用于评估骨质疏松最佳的阈值。并将该阈值作为老年人病理性骨折风险评估和脊柱内固定手术围手术期评估的指标。本专利技术的有益效果在于:1、本专利技术公开的基于CT薄层扫描Hu值的骨密度测量系统,在现有CT数据上进行二次分析,通过测量计算松质骨Hu值、脂肪Hu值和肌肉Hu值获得改良的Hu值,减小测量误差,而且成本低,使用方便,利于广泛推广。2、本专利技术公开的基于CT薄层扫描Hu值的骨密度测量系统,通过测量计算松质骨Hu值、脂肪Hu值和肌肉Hu值获得的改良Hu值,测量值稳定,有利于消除不同CT机器,不同CT扫描参数,不同时间段的CT扫描带来的误差,还有利于实验的可重复性研究。3、本专利技术公开的基于CT薄层扫描Hu值的骨密度测量系统,可通过测得的改良Hu值制定出一个统一的参数,来消除各组间的差异,测算出用于评估骨质疏松最佳的阈值。并将该阈值作为老年人病理性骨折风险评估和脊柱内固定手术围手术期评估的指标。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述,本申请的方案和优点对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本专利技术的限制。在附图中:图1为本实施例1基于CT薄层扫描Hu值的骨密度测量系统的流程示意图;图2为本实施例1的测量模块的测量位置图;图中各附图标记所代表的组件为:1、松质骨测量区,2、脂肪测量区,3、肌肉测量区。具体实施方式下面将结合附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。需要说明,提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员,可以以各种形式实现本公开,而不应被这里阐述的实施方式所限制。实施例1参见图1,图1为本实施例的一种基于CT薄层扫描Hu值的骨密度测量系统的流程示意图,包括数据采集模块、数据处理模块、三维重建模块、区域划分模块、测量模块、计算模块和对照模块。本实施例以腰椎处的CT数据为基础,通过检测脊柱处的松质骨Hu值来判断患者的骨质疏松情况。进一步的,所述数据采集模块采用薄层色谱扫描仪,扫描层距小于5mm,通过薄层色谱扫描仪获取薄层CT数据,并将薄层CT数据传至数据处理模块。所述数据处理模块对薄层CT数据进行校正和检验,去除空气值,校正硬化效应和零点漂移,然后将薄层CT数据传至三维重建模块。所述三维重建模块对薄层CT数据进行三维表面重建。当然,本系统的数据采集模块、数据处理模块和三维重建模块的主要目的是获取患者三维重建后的CT数据,如果患者有直接做好的CT数据,也可直接拿来传输至区域划分模块中使用。而且,脊柱手术患者在术前都需要进行常规的CT三维重建,本系统的使用主要通过对此CT数据进行二次分析,因此并不会增加患者额外的负担,可节省患者开支。进一步的,所述区域划分模块对本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于薄层CT扫描Hu值的骨密度测量系统,其特征在于,包括数据采集模块、数据处理模块、三维重建模块、区域划分模块、测量模块和计算模块;/n所述数据采集模块获取薄层CT数据,并将薄层CT数据传至数据处理模块;/n所述数据处理模块对薄层CT数据进行校正和检验,然后将薄层CT数据传至三维重建模块;/n所述三维重建模块对薄层CT数据进行三维表面重建;/n所述区域划分模块对三维重建后的CT数据进行区域划分,区分皮质骨、肌肉和脂肪;/n所述测量模块对皮质骨内的松质骨、肌肉和脂肪的Hu值进行测量;/n所述计算模块根据测量模块所测得皮质骨内的松质骨、肌肉和脂肪的Hu值综合计算改良Hu值。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于薄层CT扫描Hu值的骨密度测量系统,其特征在于,包括数据采集模块、数据处理模块、三维重建模块、区域划分模块、测量模块和计算模块;
所述数据采集模块获取薄层CT数据,并将薄层CT数据传至数据处理模块;
所述数据处理模块对薄层CT数据进行校正和检验,然后将薄层CT数据传至三维重建模块;
所述三维重建模块对薄层CT数据进行三维表面重建;
所述区域划分模块对三维重建后的CT数据进行区域划分,区分皮质骨、肌肉和脂肪;
所述测量模块对皮质骨内的松质骨、肌肉和脂肪的Hu值进行测量;
所述计算模块根据测量模块所测得皮质骨内的松质骨、肌肉和脂肪的Hu值综合计算改良Hu值。


2.根据权利要求1所述的一种基于CT薄层扫描Hu值的骨密度测量系统,其特征在于,所述数据采集模块包括薄层色谱扫描仪。


3.根据权利要求1所述的一种基于CT薄层扫描Hu值的骨密度测量系统,其特征在于,所述区域划分模块包括自动划分系统和/或手动划分系统。

【专利技术属性】
技术研发人员:江研伟
申请(专利权)人:江研伟
类型:发明
国别省市:福建;35

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