一种通过DWI与ASL自动确定缺血半暗带的方法技术

一种通过DWI与ASL自动确定缺血半暗带的方法，其特征在于，包括以下几个步骤：步骤1：对DWI和ASL进行多模态配准，并计算对称轴；步骤2：通过ASL计算出CBF，并计算CBF异常区域；步骤3：通过DWI计算表观弥散系数ADC，并计算DWI和ADC异常区域，计算不匹配区域作为缺血半暗带。本发明专利技术使用双侧对比的方式，通过异常侧与正常侧对比，避免了因患者个体差异，导致绝对阈值不能准确反映缺血半暗带情况的问题。并且通过配准DWI和ASL图像，再计算DWI对称轴来代替ASL对称轴，解决了ASL图像计算对称轴困难的问题。能够准确得到缺血半暗带的分割结果。

【技术实现步骤摘要】
一种通过DWI与ASL自动确定缺血半暗带的方法
本专利技术涉及医学图像领域，具体涉及一种通过DWI与ASL自动确定缺血半暗带的方法。
技术介绍
缺血性脑卒中是最常见的脑卒中类型，其发病率、致残率、死亡率和复发率均较高。目前，临床常用弥散加权成像DWI与核磁灌注加权成像PWI的不匹配来确定缺血半暗带，而PWI多用动态磁敏感对比增强成像，需要注射对比剂，既耗时又有损伤，且高压注射有一定危险性。动脉自旋标记ASL利用血液中的水作为内源性示踪剂，显示脑组织的灌注信息，相较于核磁灌注加权成像PWI而言，其优点在于不需要注射造影剂就能完成扫描，但缺点是分辨率较低并且信噪比较差。利用ASL与DWI的不匹配也可以用于确定缺血半暗带。利用ASL计算出脑血流量CBF，再使用绝对阈值对CBF进行处理，计算出缺血区域，用DWI的高亮区域作为梗死区，这两部分区域的不匹配区域就为缺血半暗带。由于ASL本身的分辨率低和信噪比差的问题，通过ASL与DWI的不匹配得到缺血半暗带的处理过程一般都是由手动完成的，耗时耗力，而且由于跟个人的操作相关，导致结果的主观性强、可重复性差。
技术实现思路
针对手动处理ASL与DWI的不匹配耗时耗力、主观性强、可重复性差的问题，本专利技术提出一种通过DWI与ASL自动确定缺血半暗带的方法，能够快速、客观、可重复的实现缺血半暗带的区域分割。为实现上述目的，本专利技术提供的具体技术方案如下：一种通过DWI与ASL自动确定缺血半暗带的方法，其特征在于，利用配准DWI和ASL图像，来通过DWI计算ASL图像的对称轴；通过双侧对比，得出异常区域判断，而不是通过绝对值进行判断；通过DWI和ASL图像，自动化得到缺血半暗带。包括以下几个步骤：步骤1：对DWI和ASL进行多模态配准，并计算对称轴；步骤2：通过ASL计算出CBF，并计算CBF异常区域；步骤3：通过DWI计算表观弥散系数ADC，并计算DWI和ADC异常区域，计算不匹配区域作为缺血半暗带。所述步骤1具体包括如下步骤：步骤1.1：使用互信息配准方法对DWI序列和ASL序列进行配准；因图像分辨率和图像质量差，并且包含病灶的情况下，ASL图像难以找到对称轴，利用配准，在DWI图像上找到的对称轴可以应用在ASL图像上解决其对称轴难以计算的问题；步骤1.2：计算DWI的对称轴，具体实现如下：使用最大类间差方法，求得DWI的阈值，分离出图像背景和脑组织，得到脑组织的二值化图像，脑组织部分值为1，其他部分为0，然后计算脑组织的质心，并将质心平移到图像中心，从与横轴方向夹角为0°开始作为临时对称轴，以1°的间隔旋转，共180°，每次旋转都计算关于对称轴的两侧脑组织的对称性，该对称性通过计算对称轴两侧的脑组织二值化图像的异或获得，即像素值相同则结果为0，不同为1，计算获得所有像素异或值的和最小的角度，作为对称轴的角度，计算该角度下通过质心的直线，作为对称轴。所述步骤2具体包括如下步骤：步骤2.1：通过ASL计算出CBF，一般伴随ASL数据会包含处理过的CBF数据，但如果不包含该数据，需要通过ASL的控制像减去标记像得到CBF。步骤2.2：通过上一步骤计算出的对称轴，将脑组织分为两侧；分别计算两侧CBF的均值C1和C2，当C1和C2差异小于等于10％时，认为双侧接近一致，没有异常侧；当差异大于10％时，CBF均值更大的一侧作为正常侧，CBF均值更小的一侧作为异常侧；步骤2.3：以正常侧所有像素对应CBF值的中值作为参考值Tcbf，异常侧CBF小于0.35～0.4倍的参考值Tcbf的区域就时CBF异常区域Rasl。所述步骤3具体包括如下步骤：步骤3.1：通过DWI计算出ADC。一般伴随DWI数据会包含处理过的ADC数据，但如果不包含该数据，需要通过DWI序列中的B0和B1000图像得到ADC。其计算公式为：步骤3.2：以620为阈值，在ADC上标记候选区域Radc，在使用最大类间差方法在DWI图像上计算异常阈值Tdwi，得到DWI>Tdwi的区域Rdwi，Radc与Rdwi的交集作为梗死区Rdwi；步骤3.3：从Rasl中去掉与Rdwi重合的区域得到缺血半暗带区域Rp。一种用于通过DWI与ASL自动确定缺血半暗带的装置，其特征在于，包括：模块1，用于对DWI和ASL进行多模态配准，并计算对称轴；模块2：用于计算CBF以及CBF异常区域；模块3：用于计算表观弥散系数ADC，以及DWI和ADC异常区域作为缺血半暗带。一种用于通过DWI与ASL自动确定缺血半暗带存储和处理的装置，其特征在于，包括存储器和处理器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现所述的通过DWI与ASL自动确定缺血半暗带的方法。一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现所述的通过DWI与ASL自动确定缺血半暗带的方法。多模态配准可以使用互信息以外的方法，如基于特征图像配准方法、基于灰度图像配准的SSDA算法、基于变换域图像配准的傅里叶变换域配准算法等。两种方法虽然性能相差不大，但互信息配准方法最为广泛使用，其他方法结果没有互信息配准方法稳定。本专利技术使用双侧对比的方式，通过异常侧与正常侧对比，避免了因患者个体差异，导致绝对阈值不能准确反映缺血半暗带情况的问题。并且通过配准DWI和ASL图像，再计算DWI对称轴来代替ASL对称轴，解决了ASL图像计算对称轴困难的问题。能够准确得到缺血半暗带的分割结果。附图说明图1为通过DWI与ASL自动确定缺血半暗带的流程图；图2为通过DWI与ASL自动确定缺血半暗带的结果图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术进行详细的描述，但并不以此作为对本申请保护范围的限定。如图1所示，一种通过DWI与ASL自动确定缺血半暗带的方法，其特征在于，包括以下几个步骤：步骤1：对DWI和ASL进行多模态配准，并计算对称轴；步骤2：通过ASL计算出CBF，并计算CBF异常区域；步骤3：通过DWI计算表观弥散系数ADC，并计算DWI和ADC异常区域，计算不匹配区域作为缺血半暗带。所述步骤1具体包括如下步骤：步骤1.1：使用互信息配准方法对DWI序列和ASL序列进行配准；因图像分辨率和图像质量差，并且包含病灶的情况下，ASL图像难以找到对称轴，利用配准，在DWI图像上找到的对称轴可以应用在ASL图像上解决其对称轴难以计算的问题。步骤1.2：计算DWI的对称轴。具体实现如下：使用最大类间差方法，求得DWI的阈值，分离出图像背景和脑组织，得到脑组织的二值化图像，脑组织部分值为1，其他部分为0。然后计算脑组织的质心，并将质心平移到图像中心，从与横轴方向夹角为0°开始作为临时对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种通过DWI与ASL自动确定缺血半暗带的方法，其特征在于，利用配准DWI和ASL图像，来通过DWI计算ASL图像的对称轴；通过双侧对比，得出异常区域判断，而不是通过绝对值进行判断；通过DWI和ASL图像，自动化得到缺血半暗带；包括以下几个步骤：/n步骤1：对DWI和ASL进行多模态配准，并计算对称轴；/n步骤2：通过ASL计算出CBF，并计算CBF异常区域；/n步骤3：通过DWI计算表观弥散系数ADC，并计算DWI和ADC异常区域，计算不匹配区域作为缺血半暗带。/n

【技术特征摘要】
1.一种通过DWI与ASL自动确定缺血半暗带的方法，其特征在于，利用配准DWI和ASL图像，来通过DWI计算ASL图像的对称轴；通过双侧对比，得出异常区域判断，而不是通过绝对值进行判断；通过DWI和ASL图像，自动化得到缺血半暗带；包括以下几个步骤：
步骤1：对DWI和ASL进行多模态配准，并计算对称轴；
步骤2：通过ASL计算出CBF，并计算CBF异常区域；
步骤3：通过DWI计算表观弥散系数ADC，并计算DWI和ADC异常区域，计算不匹配区域作为缺血半暗带。


2.根据权利要求1所述的通过DWI与ASL自动确定缺血半暗带的方法，其特征在于，所述步骤1具体包括如下步骤：
步骤1.1：使用互信息配准方法对DWI序列和ASL序列进行配准；
步骤1.2：计算DWI的对称轴，具体实现如下：
使用最大类间差方法，求得DWI的阈值，分离出图像背景和脑组织，得到脑组织的二值化图像，脑组织部分值为1，其他部分为0，然后计算脑组织的质心，并将质心平移到图像中心，从与横轴方向夹角为0°开始作为临时对称轴，以1°的间隔旋转，共180°，每次旋转都计算关于对称轴的两侧脑组织的对称性，该对称性通过计算对称轴两侧的脑组织二值化图像的异或获得，即像素值相同则结果为0，不同为1，计算获得所有像素异或值的和最小的角度，作为对称轴的角度，计算该角度下通过质心的直线，作为对称轴。


3.根据权利要求1所述的通过DWI与ASL自动确定缺血半暗带的方法，其特征在于，所述步骤2具体包括如下步骤：
步骤2.1：通过ASL计算出CBF，一般伴随ASL数据会包含处理过的CBF数据，但如果不包含该数据，需要通过ASL的控制像减去标记像得到CBF。
步骤2.2：通过上一步骤计算出的对称轴，将脑组织分为两侧；分别计算两侧CBF的均值C1和C2，当C1和C2差异小于等于10％时，认为双侧接近一致，没有...

【专利技术属性】
技术研发人员：温宏峰，边钺岩，王培福，李继来，
申请(专利权)人：北京钺曦科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11