[發明專利]對根據1點迪克森重構的脂肪和水圖像的魯棒分類

有效

• 申請號: 200910174938.4
• 申請日: 2009-11-03
• 公開（公告）號: CN101727660A
• 公開（公告）日: 2010-06-09
• 發明（設計）人: C·徹夫德霍特爾;M·芬徹爾
• 申請（專利權）人: 西門子公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 張濤;李家麟

1.一種用于根據在對象的T1加權掃描期間獲取的MRI圖像數據來對組織 類型進行分類的方法，所述對象至少包括第一組織類型和第二組織類型，通 過處理表示根據所述T1加權掃描重構的第一組織類型的第一MRI圖像數據集 合，和處理表示且包括至少第一和第二組織類型的組合圖像數據的在T1加權 掃描期間獲取的組合的MRI圖像數據集合來進行所述分類，所述方法包括使 用處理器以：

根據在所述T1加權掃描期間獲取的組合的MRI圖像數據集合來創建灰值 強度分割圖像；

確定基于灰值強度的分割圖像和第一MRI圖像數據集合之間的第一相關值；

確定閾值相關值；

將所述第一相關值與閾值相關值進行比較；并且

基于前述步驟的比較將從所述第一和第二組織類型中選擇的組織類型分 配給第一MRI圖像數據集合。

2.根據權利要求1所述的方法，其中所述分割中的像素具有高于閾值的 強度值。

3.根據權利要求1所述的方法，進一步包括：

確定所述分割和對象的基本上表示第二組織的第二MRI圖像數據集合之 間的第二相關值。

4.根據權利要求3所述的方法，進一步包括：

基于第一相關值與第二相關值進行比較的相對值來對第一MRI圖像數據 集合的組織類型進行分類。

5.根據權利要求1所述的方法，其中通過應用Dixon方法生成第一MRI 圖像數據集合。

6.根據權利要求1所述的方法，其中第一組織類型是脂肪組織。

7.根據權利要求1所述的方法，其中所述分割是基于灰值的分割。

8.根據權利要求1所述的方法，其中通過使用從由期望最大化分割方 法和Otsu閾值分割方法構成的組中所選擇的方法來執行所述分割。

9.根據權利要求1所述的方法，其中分類被應用于與所述對象相關的 一個或多個附加對象。

10.一種用于根據在對象的T1加權掃描期間獲取的MRI圖像數據來對 組織類型進行分類的系統，所述對象至少包括第一組織類型和第二組織類型， 通過處理基本上表示根據所述T1加權掃描重構的第一組織類型的第一MRI圖 像數據集合，和處理表示且包括至少第一和第二組織類型的組合圖像數據的 在T1加權掃描期間獲取的組合的MRI圖像數據集合來進行所述分類，所述系 統包括：

生成磁共振圖像數據的磁共振成像機器；

用于通過執行下列步驟來處理所述磁共振數據的處理器：

根據在所述T1加權掃描期間獲取的組合的MRI圖像數據集合來創建 灰值強度分割圖像；

確定基于灰值強度的分割圖像和第一MRI圖像數據集合之間的第一 相關值，

確定閾值相關值；

將所述第一相關值與閾值相關值進行比較；并且

基于前述步驟的比較將從所述第一和第二組織類型中選擇的組織 類型分配給第一MRI圖像數據集合。

11.根據權利要求10所述的系統，其中所述分割中的像素具有高于閾值 的強度值。

12.根據權利要求10所述的系統，其中所述處理器進一步用來：

確定所述分割和對象的基本上表示第二組織的第二MRI圖像數據集合之 間的第二相關值。

13.根據權利要求12所述的系統，其中所述處理器進一步用來：

基于第一相關值與第二相關值進行比較的相對值來對第一MRI圖像數據 集合的組織類型進行分類。

14.根據權利要求10所述的系統，其中通過應用Dixon方法生成第一MRI 圖像數據集合。

15.根據權利要求10所述的系統，其中第一組織類型是脂肪組織。

16.根據權利要求10所述的系統，其中所述分割是基于灰值的分割。