一种基于MRI的脑部结节负荷生成方法及相关设备技术

本发明专利技术公开了一种基于MRI的脑部结节负荷生成方法及相关设备，所述方法包括：获取目标对象的MRI数据，MRI数据包括T2W图像和FLAIR图像，根据预设的分类标准将T2W图像和FLAIR图像划分为八种类型的分类图像；对分类图像进行识别，得到包含皮质结节病灶的图像，对包含皮质结节病灶的图像进行皮质结节病灶的分割标注，得到目标图像；获取目标图像中的皮质结节病灶体积、皮质结节病灶数量以及皮质结节病灶所占大脑的比例，根据皮质结节病灶体积、皮质结节病灶数量和皮质结节病灶所占大脑的比例得到目标对象的脑部结节负荷。本发明专利技术考虑结节的体积和大脑占比，提供了一个比仅计数更全面和准确的结节负荷生成方法，能为评估用户的大脑和认知提供有效的参考信息。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于mri的脑部结节负荷生成方法及相关设备。

技术介绍

1、组织学上，结节的特点是皮质中的异常层状结构以及异常细胞，包括畸形神经元和巨细胞。在tsc(tuberous sclerosis，结节性硬化症)患者中，结节与大脑的比例与癫痫发作严重程度直接相关，与认知功能成反比。磁共振成像(magnetic resonance imaging，mri)作为一种先进的医学成像技术，广泛应用于获取高质量的脑部图像。它不仅在多种疾病的诊断中发挥着重要作用，还能提供关于大脑内部结构的详细信息。

2、皮质结节是tsc相关的主要脑部表现，在flair(fluid attenuated inversionrecovery，液体衰减反转恢复序列)中显示异常的高或低信号。此外，flair成像广泛用于研究tsc的癫痫发生区和癫痫机制。对结节负荷的评估可以更好的判断患者脑部情况。

3、目前，在估计结节负荷时，通常仅依赖于结节数量或比例，这种估计的差异不仅源于临床异质性，还受到扫描灵敏度、病变识别方案和成像方式的影响。这种估计通本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于MRI的脑部结节负荷生成方法，其特征在于，所述的基于MRI的脑部结节负荷生成方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于MRI的脑部结节负荷生成方法，其特征在于，所述根据预设的分类标准将所述T2W图像和FLAIR图像划分为八种类型的分类图像，具体包括：

3.根据权利要求2所述的基于MRI的脑部结节负荷生成方法，其特征在于，所述I型病变定义为T2W和FLAIR序列上的皮质病变、皮质均匀或结节性增厚、皮质信号无异常变化且皮质下T2W为高信号；

4.根据权利要求1所述的基于MRI的脑部结节负荷生成方法，其特征在于，所述对所述分类图像进行识别，得到包含...

【技术特征摘要】

1.一种基于mri的脑部结节负荷生成方法，其特征在于，所述的基于mri的脑部结节负荷生成方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于mri的脑部结节负荷生成方法，其特征在于，所述根据预设的分类标准将所述t2w图像和flair图像划分为八种类型的分类图像，具体包括：

3.根据权利要求2所述的基于mri的脑部结节负荷生成方法，其特征在于，所述i型病变定义为t2w和flair序列上的皮质病变、皮质均匀或结节性增厚、皮质信号无异常变化且皮质下t2w为高信号；

4.根据权利要求1所述的基于mri的脑部结节负荷生成方法，其特征在于，所述对所述分类图像进行识别，得到包含皮质结节病灶的图像，对包含皮质结节病灶的图像进行皮质结节病灶的分割标注，得到目标图像，具体包括：

5.根据权利要求4所述的基于mri的脑部结节负荷生成方法，其特征在于，所述获取所述目标图像中的皮质结节病灶体积、皮质结节病灶数量以及皮质结节病灶所占大脑的比例，之前还包括：

6.根据权利要求5所述的基于mri的脑部结节负荷生成方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡湛棋，孔令宇，林荣波，赵霞，赵彩蕾，郑霏，林凌，莫东霞，袁碧霞，余恬，莫潼，廖建湘，操德智，王海峰，曾洪武，
申请(专利权)人：深圳市儿童医院，
类型：发明
国别省市：