一种脑部动脉自旋标记图像处理方法及系统技术方案

本发明专利技术提出一种脑部动脉自旋标记图像处理方法及系统，属于医学影像领域。该方法包括：对包含T1加权图，M0图的结构图进行校正、去骨、分割，得到处理后的脑组织结构图，对动脉自旋标记图进行空间校正，得到处理后的动脉自旋标记图，将所述处理后的动脉自旋标记图配准到所述处理后的脑组织结构图，得到配准后的动脉自旋标记图，使用所述配准后的动脉自旋标记图，计算包括脑血流量图、血流到达时间图、脑血容量图的脑血流灌注图，将标准脑模板配准到处理后的脑组织结构图并对脑图谱应用配准参数，得到配准后的脑图谱，使用所述配准后的脑图谱和所述脑血流灌注图，进行结构化区域定量分析，得到脑血流灌注定量分析数据报告，使用所述脑血流灌注图，根据自定义条件自动判断感兴趣区域。域。

【技术实现步骤摘要】
一种脑部动脉自旋标记图像处理方法及系统


[0001]本专利技术涉及医学影像
，特别是涉及脑部动脉自旋标记图像处理方法及系统。

技术介绍

[0002]虽然医疗器械领域里的影像技术不断改进，但图像后处理工作仍然依靠繁琐的手动操作和标记。临床医生需要付出大量的下班时间来处理每日扫描的影像文件且一周后才能完成报告。
[0003]灌注计算机断层成像技术（CTPI）和动态磁敏感对比增强灌注成像（DSC
‑
PWI）可以算出各种脑血灌注参数：脑血流量（CBF）、脑血容量（aCBV）及血流到达时间（ATT）。成像的参数可用于诊断临床的脑灌注障碍，然而，这些成像技术存在侵入式创伤、依赖于放射性物质、产生不良反应的缺点。
[0004]动脉自旋标记（ASL）技术可以在不使用造影剂的情况下测量脑血灌注。然而，ASL技术通常受限于低内在信噪比（SNR）的影响，需要多次平均并且将采集时间增加到几分钟，在此期间由运动或背景信号中的其他不稳定性引起的生理噪声可严重影响ASL测量的准确度和精确度。运动伪影的敏感性限制了ASL技术在不具备自持力或自持力较弱患者（如中风或痴呆患者）中的使用。因此，需要提高ASL技术信噪比以缩短扫描时间，以及提高测量精度，并降低患者的负担。
[0005]但是很多脑疾病的发病部位不同，有时全脑、有时局部、有时左右不对称，因此进行分析时需要把适当的感兴趣区域识别出来，且不同脑影像技术中动态影像；特别是脑灌注图像，因其信噪比较低,依靠手动操作和标记更具有挑战性。这种复杂困难的人工操作严重制约了这一技术的临床应用；仅仅知道怎么扫怎么用是远远不够的，临床需要掌握的是每个影像数据背后的变化和意义，所以对数据定量分析需求迫切。此外，脑科学是重点科研方向，各个脑功能学研究非常需要得到这些影像数据背后的变化和意义、需要实现自动计算处理，降低研究者工作强度和压力，从纷繁复杂的数据处理中脱身出来，从事更有价值的研究工作。
[0006]因此，能够提供一种具有定量分析的图像后处理方法及系统会大幅改善处理图像的效率。在各种脑灌注图像后处理中，按照各规范脑区图谱提取各种参数像素值，从而提高了动脉自旋标记计算的规范性、精度及效率。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的是提供一种脑部动脉自旋标记图像处理方法及系统，可以提高动脉自旋标记计算的规范性、精度及效率。
[0008]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案。
[0009]一种脑部动脉自旋标记图像处理方法，包括：对包含T1加权图，M0图的结构图进行校正、去骨、分割，得到处理后的脑组织结构
图。
[0010]对动脉自旋标记图进行空间校正，得到处理后的动脉自旋标记图。
[0011]将所述处理后的动脉自旋标记图配准到所述处理后的脑组织结构图，得到配准后的动脉自旋标记图。
[0012]使用所述配准后的动脉自旋标记图，计算包括脑血流量图、血流到达时间图、脑血容量图的脑血流灌注图。
[0013]将标准脑模板配准到处理后的脑组织结构图并对脑图谱应用配准参数，得到配准后的脑图谱。
[0014]使用所述配准后的脑图谱和所述脑血流灌注图，进行结构化区域定量分析，得到脑血流灌注定量分析数据报告。
[0015]使用所述脑血流灌注图，根据自定义条件自动判断感兴趣区域。
[0016]可选地，所述对包含T1加权图，M0图的结构图进行校正、去骨、分割，得到处理后的脑组织结构图，具体包括：对结构图进行信号偏差校正，信号均匀化，得到校正后的结构图。
[0017]对所述校正后的结构图进行去骨、脑组织提取，得到去骨后的结构图。
[0018]对所述去骨后的结构图根据概率模板图剔除脑室，得到处理后的脑组织结构图。
[0019]可选地，所述对动脉自旋标记图进行空间校正，得到处理后的动脉自旋标记图，具体包括：对动脉自旋标记图的每一层图像进行时间校正、头动校正、畸变矫正，得到处理后的动脉自旋标记图。
[0020]可选地，所述将所述处理后的动脉自旋标记图配准到所述处理后的脑组织结构图，得到配准后的动脉自旋标记图，具体包括：对所述处理后的脑组织结构图M0图使用基于互信息的刚体配准方法，配准到所述处理后的脑组织结构图T1加权图，得到配准后的M0图和配准参数。
[0021]对所述处理后的动脉自旋标记图应用配准参数，得到配准后的动脉自旋标记图。
[0022]可选地，所述使用所述配准后的动脉自旋标记图，计算包括脑血流量图、血流到达时间图、脑血容量图的脑血流灌注图，具体包括：使用脉动自旋标记图的标记图与无标记图的相减，得到灌注加权图。
[0023]使用所述灌注加权图除以M0图，得到灌注加权系数图。
[0024]使用不同标记后延迟时间的所述灌注加权系数图，根据示踪动力学模型计算，得到血流到达时间图。
[0025]使用所述血流到达时间图和所灌注加权系数图，重建脑血流量图。
[0026]使用所述血流到达时间图和所述脑血流量图相乘，得到脑血容量图。
[0027]可选地，所述将标准脑模板配准到处理后的脑组织结构图并对脑图谱应用配准参数，得到配准后的脑图谱，具体包括：对标准脑模板使用基于互信息的非刚体配准，得到配准后的标准脑模板和配准参数。
[0028]对脑图谱应用配准参数，得到配准后的脑图谱。
[0029]可选地，所述将标准脑模板配准到处理后的脑组织结构图并对脑图谱应用配准参
数，得到配准后的脑图谱，具体包括：对所述配准后的脑图谱的每一个独立区域内的脑组织进行基于体素的分析并取得均值，得到包括左右两侧大脑、小脑在内的各区域脑血流灌注定量分析数据。
[0030]使用公式：(左侧定量分析数据值
‑
右侧定量分析数据值)/(左侧定量分析数据值+右侧定量分析数据值)*2，计算得到各区域左右差异值。
[0031]使用公式：(脑区定量分析数据值
‑
同侧大脑定量分析数据值)/(脑区定量分析数据值+同侧大脑定量分析数据值)*2，计算得到各区域同侧相对大脑差异值。
[0032]使用公式：(脑区定量分析数据值
‑
同侧小脑定量分析数据值)/(脑区定量分析数据值+同侧小脑定量分析数据值)*2，计算得到各区域同侧相对小脑差异值。
[0033]可选地，所述使用所述脑血流灌注图，根据自定义条件自动判断感兴趣区域，具体包括。
[0034]使用所述脑血流灌注图，根据绝对值、左右脑相对值自定义条件搜索符合条件的区域。
[0035]计算所述符合条件区域的体积和区域内均值。
[0036]一种脑部动脉自旋标记图像处理系统，包括：结构图处理模块，用于对包含T1加权图，M0图的结构图进行校正、去骨、分割，得到处理后的脑组织结构图。
[0037]动脉自旋标记图处理模块，用于对动脉自旋标记图进行空间校正，得到处理后的动脉自旋标记图。
[0038]动脉自旋标记图配准模块，用于将所述处本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种脑部动脉自旋标记图像处理方法，其特征在于，包括：对包含T1加权图，M0图的结构图进行校正、去骨、分割， 得到处理后的脑组织结构图；对动脉自旋标记图进行空间校正，得到处理后的动脉自旋标记图；将所述处理后的动脉自旋标记图配准到所述处理后的脑组织结构图，得到配准后的动脉自旋标记图；使用所述配准后的动脉自旋标记图，计算包括脑血流量图、血流到达时间图、脑血容量图的脑血流灌注图；将标准脑模板配准到处理后的脑组织结构图并对脑图谱应用配准参数， 得到配准后的脑图谱；使用所述配准后的脑图谱和所述脑血流灌注图，进行结构化区域定量分析，得到脑血流灌注定量分析数据报告；使用所述脑血流灌注图，根据自定义条件自动判断感兴趣区域。2.根据权利要求1所述的脑部动脉自旋标记图像处理方法，其特征在于，所述对包含T1加权图，M0图的结构图进行校正、去骨、分割， 得到处理后的脑组织结构图，具体包括： 对结构图进行信号偏差校正，信号均匀化，得到校正后的结构图； 对所述校正后的结构图进行去骨、脑组织提取，得到去骨后的结构图； 对所述去骨后的结构图根据概率模板图剔除脑室，得到处理后的脑组织结构图。3.根据权利要求1所述的脑部动脉自旋标记图像处理方法，其特征在于，所述对动脉自旋标记图进行空间校正，得到处理后的动脉自旋标记图，具体包括： 对动脉自旋标记图的每一层图像进行时间校正、头动校正、畸变矫正，得到处理后的动脉自旋标记图。4. 根据权利要求1所述的脑部动脉自旋标记图像处理方法，其特征在于，所述将所述处理后的动脉自旋标记图配准到所述处理后的脑组织结构图，得到配准后的动脉自旋标记图，具体包括： 对所述处理后的脑组织结构图M0图使用基于互信息的刚体配准方法，配准到所述处理后的脑组织结构图T1加权图，得到配准后的M0图和配准参数； 对所述处理后的动脉自旋标记图应用配准参数，得到配准后的动脉自旋标记图。5. 根据权利要求1所述的脑部动脉自旋标记图像处理方法，其特征在于，所述使用所述配准后的动脉自旋标记图，计算包括脑血流量图、血流到达时间图、脑血容量图的脑血流灌注图，具体包括： 使用脉动自旋标记图的标记图与无标记图的相减，得到灌注加权图； 使用所述灌注加权图除以M0图，得到灌注加权系数图； 使用不同标记后延迟时间的所述灌注加权系数图，根据示踪动力学模型计算，得到血流到达时间图； 使用所述血流到达时间图和所灌注加权系数图，重建脑血流量图； 使用所述血流到达时间图和所述脑血流量图相乘，得到脑血容量图。6.根据权利要求1所述的脑部动脉自旋标记图像处理方法，其特征在于，所述将标准脑模板配准到处理后的脑组织结构图并对脑图谱应用配准参数， 得到配准后的脑图谱，具体包括： 对标准脑模板使用基于互信息的非刚体配准，得到配准后的标准脑模板和配准参数； 对脑图谱应用配准参数，得到配准后的脑图谱。7.根据权利要求1所述的脑部动脉自旋标记图像处理方法，其特征在于，所述使用所述配准后的脑图谱和所述脑血流灌注图，进行结构化区域定量分析，得到脑血流灌注定量分析数据报告，具体包括： 对所述配准后的脑图谱的每一个独立区域内的脑组织进行基于体
素的分析并取得均值，得到包括左右两侧大脑、小脑在内的各区域脑血流灌注定量分析数据； 使用公式：(左侧定量分析数据值
‑
右侧定量分析数据值)/(左侧定量分析数据值+右侧定量分析数据值)*2，计算得到各区域左右差异值； 使用公式：(脑区定量分析数据值
‑
同侧大脑定量分析数据值)/(脑区定量分析数据值+同侧大脑定量分析数据值)*2，计算得到各区域同侧相对大脑差异值； 使用公式：(脑区定量分析数据值
‑
同侧小脑定量分析数据值)/(脑区定量分析数据值+同侧小脑定量分析数据值)*2，计算得到各区域同侧相对小脑差异值。8. 根据权利要求1所述的脑部动脉自旋标记图像处理方法，其特征在于，所述使用所述脑血流灌注图，根据自定义条件自动判断感兴趣区域，具体包括： 使用所述脑血流灌注图，根据绝对值、左右脑相对值自定义条件搜索符合条件的区域； 计算所述符合条件区域的体积和区域内均值。9.一种脑部动脉自旋标记图像处理系统，其特征在于，包括：结构图处理模块，用于对包含T1加权...

【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ五一IntClG零六T七零零，
申请(专利权)人：安影科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：