基于磁共振成像和神经网络的脑深部电刺激靶点定位方法技术

本发明专利技术公开了一种基于磁共振成像和神经网络的脑深部电刺激靶点定位方法。通过分类网络判断输入图像是否包含靶点；其输出是一个数值，称为分类得分，越高表示越有可能包含靶点。通过定位网络估计输入图像中最优靶点的位置；其输出为两个二维坐标，分别对应左右脑的靶点。将定位网络的输出和图像层的索引组合，即可唯一确定靶点的三维坐标。本发明专利技术可以实现精度和效率的更佳平衡。从精度上来说，本发明专利技术的靶点定位精度可以超过传统方式，且接近DRTT分析的靶点定位精度。从效率上来说，本发明专利技术方案的分析速度是目前最快的，而且远超背景技术。本发明专利技术的方法既可以用于全自动的靶点定位，也可以和医生配合，用于半自动的靶点定位。用于半自动的靶点定位。用于半自动的靶点定位。

【技术实现步骤摘要】
基于磁共振成像和神经网络的脑深部电刺激靶点定位方法


[0001]本专利技术涉及一种脑深部电刺激靶点定位方法，具体涉及一种基于磁共振成像和神经网络的脑深部电刺激靶点定位方法。

技术介绍

[0002]原发性震颤(essential tremor，ET)是最常见的运动障碍性疾病之一。其全球发病率约为0.4％
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6％[5]。ET首选药物治疗，但只有约一半的患者使用药物后症状能得到明显改善。对于药物治疗无效的ET患者，脑深部电刺激术(deep brain stimulation，DBS)是另一种可能的治疗手段。DBS的基本思路是使用电极对脑内的特定位置进行刺激(见图1)。这些位置称为靶点。靶点的选择对治疗效果起到重要作用。DBS治疗ET的经典靶点区域是丘脑腹内侧核(ventral intermediate nucleus，Vim)，但是临床效果不一，震颤改善率从48％到57％不等[7]。也有学者推荐使用丘脑底核后区(posterior subthalamic area，PSA)作为治疗ET的DBS靶点区域。其症状改善率最高可以达到81％本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于磁共振成像和神经网络的脑深部电刺激靶点定位方法，其特征在于，步骤如下：步骤1、数据预处理；步骤2、构建靶点定位模型；靶点定位模型包括分类网络和定位网络，所述的分类网络和定位网络都采用卷积神经网络结构；步骤3、训练靶点定位模型，并确定分类得分的阈值参数T的初始值；步骤4、通过训练好的靶点定位模型进行靶点定位；将预处理后的每一层MRI数据输入靶点定位模型的分类网络，将所有层按照分类网络的输出分值排序，选择排在最前面的K层MRI图像，放弃分值低于T的层，将选中的层输入靶点定位模型的定位网络，计算靶点坐标；所述的K是一个参数，K的值根据实际情况进行设定，小于等于最多可能包含靶点的层数；步骤5、验证和输出；根据预先设定的规则验证靶点是否规范，最后将通过验证的靶点坐标以及对应的层索引输出。2.根据权利要求1所述的基于磁共振成像和神经网络的脑深部电刺激靶点定位方法，其特征在于，步骤1具体方法如下：一组完整的MRI影像是由很多幅灰度图像层叠构成；人的头部MRI通常包含了上百个图像层，靶点的位置能够表示成一个二维坐标和一个层索引的组合；首先对样本数据进行分析，统计每组MRI中存在靶点的层索引值，计算出比例范围a％
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b％，即可能包含靶点的层的位置范围；然后，为了减少不必要的计算，每组MRI中超出比例范围的图像层将被忽略；接下来，将保留下来的MRI图像层裁剪成预先设定的标准尺寸，裁剪时先将图像中的非空白部分居中后再进行裁剪；最后，将MRI数据的取值范围规范化；对于每组MRI，将所有像素值除以一个自定义的最大值，从而将所有像素值限定在0到1之间；在此基础上，为了匹配神经网络的输入端，需要对数据进一步规范化，使数据每个维度的均值接近零，方差接近一。3.根据权利要求2所述的基于磁共振成像和神经网络的脑深部电刺激靶点定位方法，其特征在于，步骤2具体方法如下；靶点定位模型包括分类网络和定位网络；所述的分类网络和定位网络都基于卷积神经网络架构；所述的分类网络和定位网络采用基于残差网络(ResNet)结构的卷积部分作为网络主干，配合网络末端的全连接部分；分类网络的卷积部分由一个卷积层和若干残差块(residualblock)构成；最后一层为全连接层，输出结果是一维数值，定义为分类得分；由于sigmoid函数的作用，分类得分介于0和1之间；将其作为输入图像包含靶点的概率，用于根据得分对不同的MRI图像层进行排序；定位网络的卷积部分由一个卷积层和若干残差块(residualblock)构成；最后一层为全连接层，输出结果是4维数组；将其转换成2乘2维的形式，即两个二维坐标，分别对应左右靶点的位置；由于sigm...

【专利技术属性】
技术研发人员：翁立，吴承瀚，朱周乐，朱君明，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：