【技术实现步骤摘要】
一种联合光声超声深度分辨多层颅脑微脉管的方法及系统
[0001]本专利技术涉及光声成像和超声成像领域，具体涉及一种联合光声超声深度分辨多层颅脑微脉管的方法及系统。
技术介绍
[0002]光声成像通过检测短时间光脉冲的吸收引起的微小超声振动来可视化组织发色团，可以在多个空间尺度上对小鼠脑血管形态进行成像和功能分析。然而，单一的成像技术不能全面详细地描述生物组织结构和功能信息，光声成像技术不能区分颅骨微脉管和脑膜微脉管，因此我们提出光声成像与超声成像联合的方式，以此来可视化和精确定位整个顶骨和大部分额骨以及顶骨间的颅骨微脉管系统。超声成像反映了生物组织之间的声阻抗差异特性，颅骨与软组织之间的声阻抗差异存在很强的不匹配，因此可以根据颅骨的超声图像来确定颅骨所属区域，基于此在光声图像中定位颅骨微脉管网络所属区域。
[0003]颅脑血管系统在许多神经系统疾病中发挥核心作用，颅骨微脉管系统负责输送氧气和营养物质，在骨髓的维持、发育和造血中起着至关重要的作用。颅骨血管形态和功能具有重要的研究意义，以往主要通过使用幼鼠研究脑血管系统...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种联合光声超声深度分辨多层颅脑微脉管的方法，其特征在于，包括下述步骤：(1)采集同一颅脑区域的超声和光声原始图像；(2)对采集到的超声和光声原始图像进行图像预处理，根据超声原始图像整体特征和光声原始图像整体特征，设置阈值排除噪声信号干扰；(3)用超声图像像素值与参考玻璃互相关，得到互相关后的超声回波信号，以此来消除因超声换能器相对于颅骨位置不同引起的在颅骨响应中的影响；(4)根据颅骨与软组织的声阻抗特性的差异，在颅骨外表面产生高振幅回声信号，在处理后的超声图像中得到颅骨外表面的位置矩阵；(5)光声图像与超声图像相结合识别颅骨内表面，根据光声信号来判断是否存在颅骨血管对应的峰值因素干扰颅骨内表面识别，得到颅骨内表面的位置矩阵；(6)颅骨内表面存在不同的组织结构，通过计算得到颅骨内表面粗糙度参数，以此调整颅骨内表面位置的准确度；(7)选取不同脑区中具有清晰的超声信号和光声信号特征的可信任点，使用得到的颅骨外表面位置矩阵和颅骨内表面位置矩阵，计算颅骨的平均厚度；(8)采取最小二乘法拟合局部平面，建立颅骨角度校正均匀模型，计算颅骨有效厚度；(9)通过得到的给定沿垂直扫描轴方向上的颅骨有效厚度，根据超声信号与光声信号在时间响应上的关系，获取光声数据对应的颅骨微脉管网络深度位置信息；(10)根据光声数据深度位置信息将颅骨微脉管图像、脑皮质浅层微脉管网络以及脑皮质深层微脉管网络分割出来，分别进行最大值投影。2.根据权利要求1所述一种联合光声超声深度分辨多层颅脑微脉管的方法，其特征在于，步骤(3)中，所述用超声图像像素值与参考玻璃互相关，具体为：选择与颅骨厚度相同或相近的玻璃参考，采集所述参考玻璃的超声回波信号，对于扫描平面上的单个像素，将颅骨上的超声回波信号与参考玻璃超声回波信号进行互相关，互相关基于MATLAB实现。3.根据权利要求1所述一种联合光声超声深度分辨多层颅脑微脉管的方法，其特征在于，步骤(4)中，所述得到颅骨外表面的位置矩阵，具体为：图像像素值与参考玻璃互相关，用互相关函数的最大值来确定颅骨外表面位置，存储互相关函数中的其余正峰值；对所有扫描点重复此过程，产生颅骨外表面回波信号，获取颅骨外表面位置矩阵。4.根据权利要求1所述一种联合光声超声深度分辨多层颅脑微脉管的方法，其特征在于，步骤(5)中，所述光声图像与超声图像相结合识别颅骨内表面，具体为：超声图像颅骨外表面位置矩阵确定光声图像中颅骨微脉管网络所属区域；根据光声信号来判断是否存在颅骨血管对应的峰值等因素干扰颅骨内表面识别；若扫描点此时对应位置存在颅骨微脉管，则划分内表面位置在光声图像第一个峰值后的第一个点；若扫描点此时对应位置不存在颅骨微脉管，则划分内表面位置在光声图像第一个峰值前一个点。5.根据权利要求1所述一种联合光声超声深度分辨多层颅脑微脉管的方法，其特征在于，所述获取光声数据对应的颅骨微脉管网络深度位置信息，具体为：脉冲回波超声通过聚焦发射波束与接收波束来实现识别颅骨外表面深度，光声信号通
过位于组织周围的超声换能器进行接收；在同一成像区域，超声回波信号在深度维度上出现位置索引与光声信号出现位置索引存在近似两倍的关系，通过这样的数量关系确定颅骨微脉管网络在光声图像中所属区域的起始位置。6.根据权利要求1所述一种联合光声超声深度分辨多层颅脑微脉管的方法，其特征在于，步骤(6)中，颅骨内表面粗糙度的评估...
【专利技术属性】
技术研发人员：王志阳，罗雨溪，杨斐，杨思华，
申请(专利权)人：华南师范大学，
类型：发明
国别省市：
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