基于MRI成像中脂肪和肌肉区域自动分割的数据处理方法技术

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及基于MRI成像中脂肪和肌肉区域自动分割的数据处理方法，包括以下步骤：通过单部位分段扫描方法获取多个包含脂肪和肌肉区域的MRI图像；通过FCM算法在各个MRI图像中获取脂肪和肌肉区域的真实标注；将MRI图像与脂肪和肌肉区域的真实标注构成数据集；基于数据集，对所述CT图像自动分割模型进行迁移学习，得到MRI图像自动分割模型，以实现在MRI图像中对脂肪和肌肉区域进行自动分割。本发明专利技术在进行MRI肠道成像过程中，横断面成像腹部区域进行分段扫描，避免层面遗漏，即避免信息丢失，并去除分段扫描之间的重复层面，采用位移变换方法使层面衔接能够完整匹配。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，具体涉及基于mri成像中脂肪和肌肉区域自动分割的数据处理方法。

技术介绍

1、mri的高分辨率清晰显示了肌肉内脂肪的分布。针对突显脂肪结构的序列如化学位移编码成像，其脂肪相图中肌肉表现为低强度值，肌肉间隙脂肪表现为高强度值，呈现出高对比度。当前lancaster等人提出根据皮下脂肪内外轮廓和内脏脂肪外轮廓分隔出三个区域，用高斯曲线拟合内脏脂肪轮廓区域内直方图分布的峰值，以进一步划分脂肪和非脂肪区域，该方法是mri半自动脂肪分割中准确的方法。

2、虽然现有深度学习方法可以实现在mri成像中对脂肪和肌肉区域进行自动分割，但是，dixon序列用于炎症性肠病腹部mri成像过程中，肠内对比剂的摄入和患者肠道功能的紊乱导致长时间单序列扫描无法实现，进而无法实现单次全身dixon扫描。数据采集过程中脉冲序列需定时改变，以在采集图像中引起所需水/脂肪相对相位变化，在存在肠道运动和有限的组织松弛时间的情况下，扫描时间增加和脉冲序列定时变化都会导致采集图像质量显著降低，相应地，处理后的仅含水和仅含脂肪的图像将同样发生图像质量降级如运动伪影增本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于MRI成像中脂肪和肌肉区域自动分割的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于MRI成像中脂肪和肌肉区域自动分割的数据处理方法，其特征在于：通过单部位分段扫描方法获取多个包含脂肪和肌肉区域的MRI图像的方法包括：

3.根据权利要求2所述的基于MRI成像中脂肪和肌肉区域自动分割的数据处理方法，其特征在于：在步骤S1中，

4.根据权利要求3所述的基于MRI成像中脂肪和肌肉区域自动分割的数据处理方法，其特征在于：在步骤S2中，

5.根据权利要求4所述的基于MRI成像中脂肪和肌肉区域自动分割的数据处理方法，其特征...

【技术特征摘要】

1.基于mri成像中脂肪和肌肉区域自动分割的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于mri成像中脂肪和肌肉区域自动分割的数据处理方法，其特征在于：通过单部位分段扫描方法获取多个包含脂肪和肌肉区域的mri图像的方法包括：

3.根据权利要求2所述的基于mri成像中脂肪和肌肉区域自动分割的数据处理方法，其特征在于：在步骤s1中，

4.根据权利要求3所述的基于mri成像中脂肪和肌肉区域自动分割的数据处理方法，其特征在于：在步骤s2中，

5.根据权利要求4所述的基于mri成像中脂肪和肌肉区域自动分割的数据处理方法，其特征在于：在步骤s3中，

6.根据权利要求5所述的基于mri成像中脂肪和肌肉区...

【专利技术属性】
技术研发人员：周紫玲，
申请(专利权)人：华中科技大学同济医学院附属同济医院，
类型：发明
国别省市：