全脑定量磁敏感磁共振成像的数据处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术对原始的梯度回波数据GRE进行定量磁敏感图QSM的重建，随后利用结构像构建个体空间的标准化QSM脑模板，将所有被试的QSM图像与脑模板进行线性及非线性配准处理，达到将QSM图像标准化处理的目的；同时对结构像进行自动化分割处理，利用分割后得到的灰、白质掩模对QSM图像进行矩阵点乘，然后将标准化的QSM图像进行平滑处理并进行相应的平滑补偿；在FSL内，构建一般线性模型，对QSM图像进行体素水平的全脑统计分析；利用自动化核团分割后得到的掩模，提取QSM图像内相应深部核团的磁敏感值；整个流程无需手动勾画感兴趣，即可自动化的完成对磁敏感值基于体素和基于感兴趣区的定量分析，重复性、可比性及可靠性均大大提高。高。高。

【技术实现步骤摘要】
全脑定量磁敏感磁共振成像的数据处理方法及装置


[0001]本专利技术涉及医学图像处理的
，尤其涉及一种全脑定量磁敏感磁共振成像的数据处理方法，以及全脑定量磁敏感磁共振成像的数据处理装置。

技术介绍

[0002]铁作为大脑中的主要金属元素，在轴突的髓鞘形成、能量代谢和神经递质的合成中起着至关重要的作用，特定区域(例如基底神经节)的铁含量随着年龄的增长而逐渐增加。然而，一旦铁稳态系统被破坏，可能会导致一系列与年龄相关的神经退行性疾病。研究表明在包括阿尔兹海默症、帕金森病、多发性硬化、肌萎缩性脊髓侧索硬化症等病中均发现了过量铁沉积的存在。因此，定量评估和检测脑铁沉积的变化，并针对过量铁负荷开发有关减少铁沉积的药物和措施有望成为治疗或干预神经退行性疾病的新靶点。
[0003]定量磁化率图(QSM)是一种磁共振磁敏感成像技术，它通过一系列复杂的图像后处理流程和反演算法，能够非侵入性地准确量化体内组织磁化率的分布。顺磁性铁被认为是灰质磁化率的主要来源，磁化率特性为磁敏感成像提供了独特的组织对比。因而QSM也是当前在活体中能够对铁沉积进行无创性定量分析的理想技术。目前，QSM技术已广泛应用于中枢神经系统疾病的研究中，如创伤性脑损伤、脑肿瘤、脑梗死、脑出血、多种神经退行性疾病等。然而，大多数中神经系统的QSM研究仅限于基于感兴趣区的分析，并仅采用手动分割的方式逐一勾画感兴趣区，其精确度极大的依赖于勾画者的解剖知识和经验水平，导致其重复性、可比性及可靠性受到极大的限制。同时，因其复杂的后处理流程和手动勾画的低效，极大的限制了QSM在临床工作中的实际运用。

技术实现思路

[0004]为克服现有技术的缺陷，本专利技术要解决的技术问题是提供了一种全脑定量磁敏感磁共振成像的数据处理方法，其能够针对QSM图像进行精准的自动分割，能够自动化的完成对磁敏感值基于体素和基于感兴趣区的定量分析，从而达到跨病种定量分析脑内铁沉积的目的，重复性、可比性及可靠性均大大提高，利于推广QSM在临床工作中的实际运用。
[0005]本专利技术的技术方案是：这种全脑定量磁敏感磁共振成像的数据处理方法，其包括以下步骤：
[0006](1)在磁共振扫描仪上，获得高分辨结构像；
[0007](2)对多回波的相位图进行相位解缠绕处理，对首个回波的幅值图进行剥脑处理获得脑掩模,将解缠绕的相位图进行去背景场处理，得到局部场图，对局部场图进行由场到磁的反演计算，从而获得QSM图像；
[0008](3)进行六次以上的配准迭代，利用所有被试的高分辨结构像构建出组内特异的高分辨结构像脑模板，同时将个体的高分辨结构像分别与结构脑模板进行线性及非线性配准，得到第一变形关系；对首个回波的幅值图进行偏场校正，将偏场校正后的首个回波幅值图与个体的高分辨结构像进行刚性配准，得到第二变形关系；利用第一变形关系、第二变形
关系以及三阶b
‑
spline插值算法，将QSM图像配准至结构像脑模板，至此完成了QSM图像的空间标准化处理；
[0009](4)将高分辨结构像分割为灰质、白质及脑脊液概率图，随后得到去除脑脊液后的脑组织掩模，并将其与结构脑模板进行配准，并进行二元化处理，随后将空间标准化后的脑组织掩模与QSM图像进行矩阵点乘，将所有被试的标准化QSM图像进行图像平均化，从而得到组间特异的QSM脑模板；
[0010](5)执行基于体素的数据分析或基于感兴趣区的数据分析。
[0011]本专利技术对原始的梯度回波数据GRE进行定量磁敏感图QSM的重建，随后利用结构像构建个体空间的标准化QSM脑模板，将所有被试的QSM图像与脑模板进行线性及非线性配准处理，从而达到将QSM图像标准化处理的目的；同时对结构像进行自动化分割处理，利用分割后得到的灰、白质掩模对QSM图像进行矩阵点乘，然后将标准化的QSM图像进行平滑处理并进行相应的平滑补偿；在FSL内，构建一般线性模型，对QSM图像进行体素水平的全脑统计分析；同时，利用自动化核团分割后得到的掩模，提取QSM图像内相应深部核团的磁敏感值；整个流程无需手动勾画感兴趣，即可自动化的完成对磁敏感值基于体素和基于感兴趣区的定量分析，因此能够针对QSM图像进行精准的自动分割，能够自动化的完成对磁敏感值基于体素和基于感兴趣区的定量分析，从而达到跨病种定量分析脑内铁沉积的目的，重复性、可比性及可靠性均大大提高，利于推广QSM在临床工作中的实际运用。
[0012]还提供了一种全脑定量磁敏感磁共振成像的数据处理装置，其包括：结构像获取模块，其配置来在磁共振扫描仪上，获得高分辨结构像；QSM图像获取模块，其配置来对多回波的相位图进行相位解缠绕处理，对首个回波的幅值图进行剥脑处理获得脑掩模,将解缠绕的相位图进行去背景场处理，得到局部场图，对局部场图进行由场到磁的反演计算，从而获得QSM图像；
[0013]空间标准化处理模块，其配置来进行六次以上的配准迭代，利用所有被试的高分辨结构像构建出组内特异的高分辨结构像脑模板，同时将个体的高分辨结构像分别与结构脑模板进行线性及非线性配准，得到第一变形关系；对首个回波的幅值图进行偏场校正，将偏场校正后的首个回波幅值图与个体的高分辨结构像进行刚性配准，得到第二变形关系；利用第一变形关系、第二变形关系以及三阶b
‑
spline插值算法，将QSM图像配准至结构像脑模板，至此完成了QSM图像的空间标准化处理；
[0014]QSM脑模板获取模块，其配置来将高分辨结构像分割为灰质、白质及脑脊液概率图，随后得到去除脑脊液后的脑组织掩模，并将其与结构脑模板进行配准，并进行二元化处理，随后将空间标准化后的脑组织掩模与QSM图像进行矩阵点乘，将所有被试的标准化QSM图像进行图像平均化，从而得到组间特异的QSM脑模板；
[0015]数据分析模块，其配置来执行基于体素的数据分析或基于感兴趣区的数据分析。
附图说明
[0016]图1示出了QSM图像标准化处理及分析的整体技术路线图。
[0017]图2示出了结构脑模板和QSM脑模板的构建及QSM图像标准化。(A)组内特异的高分辨T1结构脑模板；(B)组特异的QSM脑模板；(C，D)75岁女性阿尔兹海默患者个体空间内脑QSM图像以及空间标准化后的QSM图像。。
[0018]图3示出了脑深部核团的自动化分割。
[0019]图4示出了基于DKT图谱的自动化分割。
[0020]图5示出了根据本专利技术的全脑定量磁敏感磁共振成像的数据处理方法的流程图。
具体实施方式
[0021]如图5所示，这种全脑定量磁敏感磁共振成像的数据处理方法，其包括以下步骤：
[0022](1)在磁共振扫描仪上，获得高分辨结构像；
[0023](2)对多回波的相位图进行相位解缠绕处理，对首个回波的幅值图进行剥脑处理获得脑掩模,将解缠绕的相位图进行去背景场处理，得到局部场图，对局部场图进行由场到磁的反演计算，从而获得QSM图像；
[0024](3)进行六次以上的配准迭代，利本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.全脑定量磁敏感磁共振成像的数据处理方法，其特征在于：其包括以下步骤：(1)在磁共振扫描仪上，获得高分辨结构像；(2)对多回波的相位图进行相位解缠绕处理，对首个回波的幅值图进行剥脑处理获得脑掩模,将解缠绕的相位图进行去背景场处理，得到局部场图，对局部场图进行由场到磁的反演计算，从而获得QSM图像；(3)进行六次以上的配准迭代，利用所有被试的高分辨结构像构建出组内特异的高分辨结构像脑模板，同时将个体的高分辨结构像分别与结构脑模板进行线性及非线性配准，得到第一变形关系；对首个回波的幅值图进行偏场校正，将偏场校正后的首个回波幅值图与个体的高分辨结构像进行刚性配准，得到第二变形关系；利用第一变形关系、第二变形关系以及三阶b
‑
spline插值算法，将QSM图像配准至结构像脑模板，至此完成了QSM图像的空间标准化处理；(4)将高分辨结构像分割为灰质、白质及脑脊液概率图，随后得到去除脑脊液后的脑组织掩模，并将其与结构脑模板进行配准，并进行二元化处理，随后将空间标准化后的脑组织掩模与QSM图像进行矩阵点乘，将所有被试的标准化QSM图像进行图像平均化，从而得到组间特异的QSM脑模板；(5)执行基于体素的数据分析或基于感兴趣区的数据分析。2.根据权利要求1所述的全脑定量磁敏感磁共振成像的数据处理方法，其特征在于：所述步骤(1)中，在3.0T磁共振扫描仪上，使用8通道头线圈，采用多回波的三维梯度回报序列3D
‑
GRE获得所有受试者的幅值图和相位图，同时采用三维T1加权的快速梯度回波3D
‑
FSPGR序列获得高分辨结构像。3.根据权利要求2所述的全脑定量磁敏感磁共振成像的数据处理方法，其特征在于：所述步骤(1)中，扫描参数为：3D
‑
GRE：flip angle＝12
°
；echo times(TE),TE1st/
△
TE/TE8th＝3.19ms/2.37ms/19.77ms；repetition time＝22.9ms；bandwidth＝62.5Hz/pixel；slices thickness＝1.0mm；field of view＝256mm
×
256mm；voxel size＝1
×1×
1mm3；scan time＝4:24min；3D
‑
FSPGR：flip angle＝12
°
；echo time＝2.9ms；repetition time＝6.7ms；bandwidth＝31.25Hz/pixel；slices thickness＝1.0mm；field of view＝256mm
×
256mm；voxel size＝1
×1×
1mm3；scan time＝4:10min。4.根据权利要求3所述的全脑定量磁敏感磁共振成像的数据处理方法，其特征在于：所述步骤(2)中，采用基于拉普拉斯相位解缠绕的方法对多回波的相位图进行相位解缠绕处理，采用FSL内的BET算法对首个回波的幅值图进行剥脑处理获得脑掩模,随后采用V
‑
SHARP法联合脑掩模图将解缠绕的相位图进行去背景场处理，得到局部场图，采用STAR
‑
QSM反演算法对局部场图进行由场到磁的反演计算，从而获得QSM图像。5.根据权利要求4所述的全脑定量磁敏感磁共振成像的数据处理方法，其特征在于：所述步骤(3)中，使用ANTs软件内antsMultivariateTemplateConstru...

【专利技术属性】
技术研发人员：马国林，杨奡偲，李海梅，刘冰，韩小伟，杜雷，
申请(专利权)人：中日友好医院中日友好临床医学研究所，
类型：发明
国别省市：