基于低分辨率核磁数据的病灶区域脑网络确定方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于低分辨率核磁数据的病灶区域脑网络确定方法及系统，方法包括：提取缺血性卒中患者的多个BOLD信号；构建健康人标准脑模版，将每个BOLD信号分别映射到标准脑模板中；提取缺血性卒中患者的病灶分割区域；将缺血性卒中患者的病灶分割区域作为种子区域，基于映射后的标准脑模板构建缺血性卒中患者的脑功能网络；对缺血性卒中患者的脑功能网络进行阈值化二值化处理，获得缺血性卒中患者的二值化网络；将二值化网络进行刷新覆盖，形成病灶区域脑网络。本发明专利技术基于缺血性卒中患者的病灶分割区域能够准确和快速确定病灶区域脑网络，过程客观准确，且具有可靠性、易用性及广泛性。及广泛性。及广泛性。

【技术实现步骤摘要】
基于低分辨率核磁数据的病灶区域脑网络确定方法及系统


[0001]本专利技术涉及病灶区域脑网络确定
，特别是涉及一种基于低分辨率核磁数据的病灶区域脑网络确定方法及系统。

技术介绍

[0002]脑卒中(cerebral stroke)是一种急性脑血管疾病，目前已经成为全球导致死亡的第二大疾病。脑卒中分为缺血性脑卒中与出血脑卒中。其中，缺血性卒中(Ischemic Stroke)因其隐秘性与突发性强，致残率与复发率高等特点，成为成年人致残的主要原因之一。缺血性卒中的诊断与治疗过程中，个体患者有不同的危险因素和临床表现，短期和长期临床预后、早期复发及死亡率方面均存在明显差异。
[0003]当前，医护人员主要通过低分辨率影像直接观察分析患者的临床症状与病变结构位置，这种方法使用极为广泛，但有一定的局限性，当患者具有相似病灶结构位置但临床症状不同时，医护人员无法准确、快速确定患者病灶区域脑网络。

技术实现思路

[0004]基于此，本专利技术的目的是提供一种基于低分辨率核磁数据的病灶区域脑网络确定方法及系统，以实现快速、准确确定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于低分辨率核磁数据的病灶区域脑网络确定方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1：对缺血性卒中患者的FLAIR和T1WI两种模态影像对应的rs-fMRI数据进行数据预处理，提取缺血性卒中患者的多个BOLD信号；步骤S2：构建健康人标准脑模版，将每个所述BOLD信号分别映射到标准脑模板中；步骤S3：提取缺血性卒中患者的病灶分割区域；步骤S4：将所述缺血性卒中患者的病灶分割区域作为种子区域，基于映射后的标准脑模板构建缺血性卒中患者的脑功能网络；步骤S5：对所述缺血性卒中患者的脑功能网络进行阈值化二值化处理，获得缺血性卒中患者的二值化网络；步骤S6：将所述缺血性卒中患者的二值化网络进行刷新覆盖，形成病灶区域脑网络。2.根据权利要求1所述的基于低分辨率核磁数据的病灶区域脑网络确定方法，其特征在于，所述构建健康人标准脑模版，将每个所述BOLD信号分别映射到标准脑模板中，具体包括：步骤S21：选取与患者相同信息的健康人的静息态功能核磁共振rs-fMRI数据；步骤S22：根据健康人的rs-fMRI数据构建标准脑模版；步骤S23：利用FSL软件将每个所述BOLD信号分别映射到标准脑模板中。3.根据权利要求1所述的基于低分辨率核磁数据的病灶区域脑网络确定方法，其特征在于，所述提取缺血性卒中患者的病灶分割区域，具体包括：步骤S31：分别构建第一病灶分割模型、第二病灶分割模型和第三病灶分割模型；步骤S32：将缺血性卒中患者的FLAIR和T1WI两种模态影像分别输入第一病灶分割模型、第二病灶分割模型和第三病灶分割模型，采用多网络集成的脑白质信号分割方法，分别各获得一张脑白质高信号的分割概率图；步骤S33：对三张所述脑白质高信号的分割概率图取平均、阈值化处理以及二值化处理后，获得缺血性卒中患者的病灶分割区域。4.根据权利要求1所述的基于低分辨率核磁数据的病灶区域脑网络确定方法，其特征在于，所述将所述缺血性卒中患者的病灶分割区域作为种子区域，基于映射后的标准脑模板构建缺血性卒中患者的脑功能网络，具体包括：步骤S41：将所述缺血性卒中患者的病灶分割区域作为种子区域；步骤S42：将映射后的标准脑模板分成多个脑区域；步骤S43：利用Pearson相关系数计算所述种子区域与各所述脑区域之间的正负相关性；步骤S44：根据所述种子区域与各所述脑区域之间的正负相关性构建缺血性卒中患者的脑功能网络。5....

【专利技术属性】
技术研发人员：王拥军，李子孝，刘涛，刘畅，朱万琳，荆京，张喆，丁玲玲，
申请(专利权)人：首都医科大学附属北京天坛医院，
类型：发明
国别省市：