一种生成大脑白质纤维方向分布的方法及相关装置制造方法及图纸

一种生成大脑白质纤维方向分布的方法及相关装置，包括：获取弥散磁共振dMRI图像数据，并对弥散磁共振dMRI图像数据进行预处理；搭建3D特征提取模型，对预处理后的数据进行3D特征提取；以3D特征向量为输入，搭建0

【技术实现步骤摘要】
一种生成大脑白质纤维方向分布的方法及相关装置


[0001]本专利技术属于磁共振医学图像处理领域，涉及一种生成大脑白质纤维方向分布的方法及相关装置。

技术介绍

[0002]传统的磁共振成像技术对于大脑各部分纤维结构细节还原不到位，缺乏细节，而采用侵入性方法会受试者或研究对象造成不可逆的损伤。弥散磁共振(dMRI)可以在宏观上重建大脑纤维束连接，目前该成像方法依然是绘制全脑纤维束图的唯一非侵入性方法。
[0003]在弥散磁共振领域中，纤维束成像(tractography)是指推断纤维流线结构的过程，而流线结构是与弥散磁共振测量局部对齐的结果。自从纤维束成像方法问世以来，其已成为无创研究人类大脑正常和异常功能背后机制的强大工具。大脑纤维束成像技术的流程主要分为以下几种步骤：预处理、纤维方向解析、纤维跟踪、跟踪后处理。而在纤维方向解析这一步骤中，由约束性球面反卷积(CSD)预测出的纤维方向分布(FOD)被认为是最适合用于多壳高角分辨率扩散成像(HARDI)的方式之一。然而，由于多球壳HARDI数据在临床环境中受到扫描仪器、扫描协议与采集时间的重本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种生成大脑白质纤维方向分布的方法，其特征在于，包括：获取弥散磁共振dMRI图像数据，并对弥散磁共振dMRI图像数据进行预处理；搭建3D特征提取模型，对预处理后的数据进行3D特征提取；以3D特征向量为输入，搭建0
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8阶球谐函数系数SH估计网络模型；训练球谐函数系数SH估计网络模型，使用训练后的球谐函数系数估计网络模型生成纤维方向分布。2.根据权利要求1所述的一种生成大脑白质纤维方向分布的方法，其特征在于，对弥散磁共振dMRI图像数据进行预处理：下载弥散磁共振dMRI图像数据，dMRI图像数据采用公共数据集人类连接组项目HCP数据集，该数据集拥有3T高角分辨率dMRI，以1.25mm各向同性分辨率采集，扩散权重由b＝1000,2000,3000s/mm2的三个球壳组成，每个球壳采集90个方向且还有18个b＝0s/mm2的图像，共288个DWI图像。3.根据权利要求1所述的一种生成大脑白质纤维方向分布的方法，其特征在于，3D特征提取模型包括体注意力机制、面注意力机制、残差连接层、ReLU激活函数、前馈神经网络；体注意力机制用于提取临近体素中的纤维方向特征，面注意力机制用于提取体素每个面附近的纤维方向特征；残差连接层用于解决梯度消失的问题；前馈神经网络用于增强模型的能力；提取到的3D特征作为下层线性层的输入。4.据权利要求3所述的一种生成大脑白质纤维方向分布的方法，其特征在于，体注意力机制利用目标体素及其周围体素的空间相关性估计相邻体素中包含的纤维方向信息；面注意力机制从目标体素的不同面出发，更精准的估计体素本身以及相邻体素中包含的纤维方向信息，经过两层注意力机制后，残差连接层用于防止梯度消失，使用ReLU激活函数后再通过由三层全连接层组成的前馈神经网络增强拟合能力，之后再次加入残差连接层用于将输入通道和进一步处理的特征提取通道相加强化学习特征并减少训练误差。5.据权利要求1所述的一种生成大脑白质纤维方向分布的方法，其特征在于，0至8阶球谐函数系数估计估计模块以线性层中的3D特征向量为输入，每层估计层中具有四层线性...

【专利技术属性】
技术研发人员：艾玲梅，李嘉豪，谢卓煜，
申请(专利权)人：陕西师范大学，
类型：发明
国别省市：