一种基于横断位磁共振图像的腰椎肌肉测量方法技术

本方法提供一种基于横断位磁共振图像的腰椎肌肉测量方法，在腰椎T2像横断位磁共振图像中对腰段主要椎旁肌肉(双侧竖脊肌，多裂肌和腰大肌)，进行自动化、一次性量化测量，包括在核磁共振图像中确定各个椎旁肌肉边界；确定每块椎旁肌肉中肌肉组织和脂肪/筋膜组织间信号的阈值；计算、自动测量各个椎旁肌肉截面面积，自动测量纯肌肉组织截面面积和比例；自动测量椎旁肌肉平均信号以及信号的标准差等图像信号参数。本方法基于医学DICOM图像，从图像中自动测量椎旁肌肉真实参数；并给出了核磁共振图像中椎旁肌肉各参数的数值测量方法，为腰椎疾MR患影像学研究提供快速、精准、量化的测量定义和方法。

【技术实现步骤摘要】
一种基于横断位磁共振图像的腰椎肌肉测量方法
本专利技术属于人体脊柱参数量化测量研究方法，涉及一种基于核磁共振医学影像的腰椎量化测量方法，尤其涉及一种基于横断位磁共振图像的腰椎肌肉测量方法。
技术介绍
腰椎疾病是临床常见病、多发病。研究表明，腰椎的病变和腰椎的椎体和椎间盘密切相关。核磁共振成像无创伤、分辨率高，是腰椎疾患诊断主要的辅助检查工具，也是腰椎疾患最佳临床研究工具。作为腰椎力学结构的主要组成部分之一，椎旁肌肉为脊柱提供动态稳定性，长期被认为是导致腰椎疾病的重要因素。但是迄今为止，椎旁肌肉在背痛症状中的作用仍存在争议。核磁共振成像无创伤、分辨率高，是评估椎旁肌肉质量的主要的辅助检查工具。目前对椎旁肌肉质量的评估主要依赖临床医生经验性的定性分析，带有较强主观性，医生背景和经验可引起评估结果巨大差异。腰椎的量化测量将评估者的主观性最小化，利用计算机软件对腰椎各生理参数进行自动化、一次性精确量化测量。基于横断位腰椎磁共振图像的椎旁肌肉量化测量是临床大规模流行病学研究的有用工具，也是进一步实现腰椎磁共振图像人工智能化诊断的前提和基础。有基于此，本专利技术公开了一种基于横断位磁共振图像的腰椎肌肉测量方法。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于横断位磁共振图像的腰椎肌肉测量方法，提出量化测量的算法，主要解决在核磁共振图像中定义椎旁肌肉参数测量方法和从图像中获取腰椎真实量化数据，一次性自动测量双侧腰大肌、竖脊肌和多裂肌，测量结果一次性输出。本专利技术提供的一种基于横断位核磁共振图像的腰椎肌肉测量方法，所述方法结合DICOM医学图像的视场信息(FieldofView,FOV)和图像数据，对人体腰段脊柱中各块椎旁肌肉的各个影像解剖学参数进行自动化、一次性精确量化测量，通过以下步骤实现：步骤一，在腰椎横断位磁共振图像中用鼠标分别选定双侧竖脊肌，腰大肌，多裂肌等六块椎旁肌肉的边界点，得到内部为相应节段的椎旁肌肉区域。六块椎旁肌肉具体为：左侧竖脊肌(lefterectorspinae,LES)，右侧竖脊肌(righterectorspinae,RES)，左侧腰大肌(leftpsoasmuscle,LPM)，右侧腰大肌(rightpsoasmuscle,RPM)，左侧多裂肌(leftmultifidusmuscle,LMM)，右侧多裂肌(rightmultifidusmuscle,RMM)。采用多边形拟合得到L1～S1各个椎体边界点组形成边界线(contour)。边界点及内部为相应节段的椎旁肌肉区域。步骤二，在腰椎横断位磁共振图像中，根据步骤一所述的椎旁肌肉区域，遍历每一块椎旁肌肉区域的所有像素点，采集每一块椎旁肌肉区域内的所有像素值，使用计算最大类间方差法划分肌肉和脂肪信号的阈值。椎旁肌肉中脂肪组织和肌肉组织的信号分界阈值由以下公式得到，其中为肌肉组织和脂肪组织之间信号值的类间方差：类间方差由以下公式得到，先计算肌肉组织和脂肪组织像素点数占肌肉面积的比例为ω0(t)和ω1(t)：计算肌肉组织和脂肪组织平均灰度为μ0(t)和μ1(t)：计算肌肉组织和脂肪组织之间信号值的类间方差为计算划分肌肉和脂肪信号的阈值，使脂肪组织和肌肉组织之间的类间方差最大。假设肌肉与脂肪之间的信号阈值为t：分别计算得到肌肉组织和脂肪组织像素点数占肌肉面积的比例为ω0(t)和ω1(t)：分别计算得到肌肉组织和脂肪组织平均灰度为μ0(t)和μ1(t)：计算得到肌肉组织和脂肪组织之间信号值的类间方差为计算划分肌肉和脂肪信号的阈值，使脂肪组织和肌肉组织之间的类间方差最大。步骤三，根据步骤一所述的椎旁肌肉区域和步骤二所述的椎旁肌肉阈值，确定椎旁肌肉内的脂肪/筋膜组织区域和纯肌肉组织区域，计算像素单位下的椎旁肌肉区域内部的脂肪/筋膜组织截面面积；计算像素单位下的纯肌肉组织截面面积。计算脂肪组织占肌肉组织的百分比FP。按公式计算肌肉组织的横截面积。按公式计算脂肪组织占肌肉组织的百分比。步骤四，根据步骤一所述的椎旁肌肉区域，与DICOM协议文件中的视场信息(FOV)进行换算，得到椎旁肌肉的截面面积CSA(单位：平方毫米，cm2)。截面面积CSA换算公式为步骤五，根据步骤一所述的每块椎旁肌肉边界区域，可计算测量椎旁肌肉的总体信号TSI、平均信号ASI、信号标准差SDSI。根据公式计算各块椎旁肌肉总体信号(totalsignalintensity,TSI)；根据公式平均信号(averagesignalintensity,ASI)；根据公式计算信号标准差(standarddeviationofsignalintensity,SDSI)。本专利技术对腰椎肌肉脂肪浸润百分比，肌肉面积和信号测量的结果，可辅助临床医生依据这些量化参数对被检查者腰椎肌肉情况进行全面评估。本专利技术专用于腰椎核磁共振图像测量，较一般的医学影像测量方法相比具有以下优点：(1)专用于横断位腰椎核磁共振图像测量，自动测量上述腰旁肌的面积、信号、脂肪含量和百分比等各个参数；(2)可依据医学图像DICOM协议文件中的视场(FOV)参数从磁共振图像中获取腰椎椎旁肌各量化参数的真实值，使本专利技术对不同核磁共振仪器、不同参数扫描图像测量结果具有一致性；(3)可一次性获取上述椎旁肌肉的各个参数，具有极高的量化测量效率，可用于大规模人群队列研究。附图说明图1为本专利技术椎旁肌肉边界示意图。图2为自动计算信号阈值后，根据信号阈值划分椎旁肌肉脂肪肌肉区域的示意图。图3为本专利技术在实际图像中标记示意图。图注解：R:right,右侧；L：left，左侧；PM：psoasmusle；ES:electorspinae；MM:multifidusmuscle。具体实施方式本专利技术结合附图和实施例作进一步的说明。实施例1一种基于横断位磁共振图像的腰椎肌肉测量方法通过以下步骤实现：步骤一，在腰椎横断位磁共振图像中用鼠标分别选定双侧竖脊肌，腰大肌，多裂肌等六块椎旁肌肉的边界点。采用多边形拟合得到L1～S1各个椎体边界点组形成边界线(contour)。边界点及内部为相应节段的椎旁肌肉区域，结果如附图1所示。步骤二，在腰椎横断位磁共振图像中，根据步骤一所述的椎旁肌肉区域，遍历每一块椎旁肌肉区域的所有像素点，采集每一块椎旁肌肉区域内的所有像素值，使用计算最大类间方差法划分肌肉组织和脂肪组织信号的阈值。结果如附图2所示。根据公式计算例如，左侧多裂肌的信号阈值是158，右侧的多裂肌的信号阈值是157，左侧竖脊肌的信号阈值是161，右侧竖脊肌信号阈值是162，左侧腰大肌信号阈值是143，右侧腰大肌信号阈值是134。结合腰椎横断位磁共振图像，结果如图3所示。步骤三，根本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于核磁共振医学图像的腰椎椎旁肌量化测量方法，其特征在于：所述方法结合DICOM医学图像中视场信息(Field of View,FOV)和图像数据，对人体腰段脊柱中椎旁肌肉的各个影像解剖学参数进行自动化、一次性量化测量，通过以下步骤实现：/n步骤一：在腰椎横断位磁共振图像中用鼠标分别选定双侧竖脊肌，腰大肌，多裂肌六块椎旁肌肉的边界点，得到内部为相应节段的椎旁肌肉区域；/n步骤二：在腰椎横断位磁共振图像中，根据步骤一所述的椎旁肌肉区域，遍历每一块椎旁肌肉区域的所有像素点，采集每一块椎旁肌肉区域内的所有像素值，使用计算最大类间方差法划分肌肉和脂肪信号的阈值；/n步骤三、根据步骤一所述的椎旁肌肉区域和步骤二所述的椎旁肌肉阈值，确定椎旁肌肉内的脂肪/筋膜组织区域和纯肌肉组织区域，计算像素单位下的椎旁肌肉区域内部的脂肪/筋膜组织截面面积；计算像素单位下的纯肌肉组织截面面积。计算脂肪组织占肌肉组织的百分比FP；/n步骤四：根据步骤一所述的椎旁肌肉区域，与DICOM协议文件中的视场信息(FOV)进行换算，得到椎旁肌肉的截面面积CSA(单位：平方厘米，cm

【技术特征摘要】
1.一种基于核磁共振医学图像的腰椎椎旁肌量化测量方法，其特征在于：所述方法结合DICOM医学图像中视场信息(FieldofView,FOV)和图像数据，对人体腰段脊柱中椎旁肌肉的各个影像解剖学参数进行自动化、一次性量化测量，通过以下步骤实现：
步骤一：在腰椎横断位磁共振图像中用鼠标分别选定双侧竖脊肌，腰大肌，多裂肌六块椎旁肌肉的边界点，得到内部为相应节段的椎旁肌肉区域；
步骤二：在腰椎横断位磁共振图像中，根据步骤一所述的椎旁肌肉区域，遍历每一块椎旁肌肉区域的所有像素点，采集每一块椎旁肌肉区域内的所有像素值，使用计算最大类间方差法划分肌肉和脂肪信号的阈值；
步骤三、根据步骤一所述的椎旁肌肉区域和步骤二所述的椎旁肌肉阈值，确定椎旁肌肉内的脂肪/筋膜组织区域和纯肌肉组织区域，计算像素单位下的椎旁肌肉区域内部的脂肪/筋膜组织截面面积；计算像素单位下的纯肌肉组织截面面积。计算脂肪组织占肌肉组织的百分比FP；
步骤四：根据步骤一所述的椎旁肌肉区域，与DICOM协议文件中的视场信息(FOV)进行换算，得到椎旁肌肉的截面面积CSA(单位：平方厘米，cm2)；
步骤五、根据步骤一所述的每块椎旁肌肉边界区域，可计算测量椎旁肌肉的总体信号TSI、平均信号ASI、信号标准差SDSI。


2.根据权利要求1所述的测量方法，其特征在于，步骤一所述六块椎旁肌肉具体为：左侧竖脊肌(lefterectorspinae,LES)，右侧竖脊肌(righterectorspinae,RES)，左侧腰...

【专利技术属性】
技术研发人员：王跃，沈皓天，黄嘉炜，
申请(专利权)人：王跃，
类型：发明
国别省市：浙江;33