[發(fā)明專利]三維大腦磁共振圖像的大腦皮層表面標(biāo)志區(qū)域識別方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201110246561.6 | 申請日: | 2011-08-25 |
| 公開(公告)號: | CN102332054A | 公開(公告)日: | 2012-01-25 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 郭雷;張德剛;胡新韜;劉天明 | 申請(專利權(quán))人: | 西北工業(yè)大學(xué) |
| 主分類號: | G06F19/00 | 分類號: | G06F19/00;G06T5/00;G06T7/00 |
| 代理公司: | 西北工業(yè)大學(xué)專利中心 61204 | 代理人: | 王鮮凱 |
| 地址: | 710072 *** | 國省代碼: | 陜西;61 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 三維 大腦 磁共振 圖像 大腦皮層 表面 標(biāo)志 區(qū)域 識別 方法 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種三維大腦磁共振圖像的大腦皮層表面標(biāo)志區(qū)域識別方法,利用三維大腦磁共振圖像中大腦皮層表面和腦皮下層組織之間的神經(jīng)纖維連接模式識別大腦皮層表面標(biāo)志區(qū)域的方法,屬于醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域、計算神經(jīng)解剖學(xué)等領(lǐng)域。?
背景技術(shù)
在三維大腦磁共振圖像中,人類大腦皮層表面主要由腦溝和腦回構(gòu)成,其解剖結(jié)構(gòu)極其復(fù)雜,在不同人之間,大腦皮層表面的腦溝和腦回的解剖幾何模式變化很大。而在腦成像和神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域,普遍認(rèn)為在不同個體間,具有相同功能的大腦皮層表面區(qū)域與其它的皮層表面區(qū)域或者腦組織的結(jié)構(gòu)連接是相似的。?
為了從三維大腦磁共振圖像中區(qū)分正常人和疾病患者,以及分析總結(jié)正常人大腦的解剖結(jié)構(gòu)變化規(guī)律,需要在大腦皮層表面識別出標(biāo)志區(qū)域,來作為量化同一個個體內(nèi)或者不同個體之間的相似性和差異性的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)。初級的方法是采用最主要的幾條腦溝和腦回作為大腦皮層上共有的解剖標(biāo)志區(qū)域,但是大腦腦溝和腦回的尺度太大,其本身包含許多功能不一致的子區(qū)域,因此,需要識別出具備功能意義且個體間一致的精細(xì)的大腦標(biāo)志區(qū)域。?
目前從三維大腦磁共振圖像中定義和識別大腦皮層標(biāo)志區(qū)域的方法有四類:1)專家根據(jù)解剖結(jié)構(gòu)憑借專業(yè)知識手工標(biāo)記,這種方法可重復(fù)性很差,并且個體之間差異很大;2)采用數(shù)據(jù)驅(qū)動方式對三維大腦磁共振圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,這類方法對聚類參數(shù)很敏感,而聚類的結(jié)果在神經(jīng)科學(xué)上的意義也不是很明確;3)選取一個大腦圖像作為模板,請專家在該大腦圖像上定義標(biāo)志區(qū)域形成標(biāo)準(zhǔn)圖譜,然后通過配準(zhǔn)該圖譜到其它大腦來獲得標(biāo)志區(qū)域,其缺點在于,如果不同個體的大腦之間具有顯著神經(jīng)解剖?變化時,這種基于配準(zhǔn)的方法的準(zhǔn)確性下降;4)采用基于任務(wù)的功能磁共振成像來識別激活的大腦標(biāo)志區(qū)域。這種方法被認(rèn)為是目前最準(zhǔn)確的方法,但是這種方法費用昂貴,其精確性容易受實驗參數(shù)的影響,且受實驗對象健康條件的限制。?
以上四種大腦皮層表面標(biāo)志區(qū)域識別方法主要的缺點是,第一種專家標(biāo)記的方法受個人人力和知識限制,主觀性太強(qiáng),可重復(fù)性差,而且不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的處理;第二種采用聚類的方法很大程度上依賴于算法中關(guān)鍵幾個聚類參數(shù),不同的聚類參數(shù)得到的聚類結(jié)果不一樣,聚類得到的大腦皮層表面標(biāo)志區(qū)域的數(shù)量和中心隨著參數(shù)的變化而變化,而且聚類過程中需要根據(jù)不同的數(shù)據(jù)集調(diào)整參數(shù);第三種基于圖譜的方法以專家提供標(biāo)志圖譜為前提,圖像配準(zhǔn)為基礎(chǔ),如果所要標(biāo)記的大腦與模板大腦的解剖結(jié)構(gòu)差異太大時,其結(jié)果受配準(zhǔn)算法的局限,準(zhǔn)確性大大下降;第四種方法雖然可以準(zhǔn)確獲得大腦皮層的標(biāo)志區(qū)域,但是每次獲取都需要設(shè)計磁共振掃描任務(wù)對單個個體大腦進(jìn)行激活并掃描大腦進(jìn)行數(shù)據(jù)收集,激活結(jié)果對掃描過程中設(shè)置的參數(shù)很敏感,而不同的任務(wù)激活的功能區(qū)域有限,獲得的標(biāo)志區(qū)域有限且實驗費用高,另外,由于掃描時間很長,過程復(fù)雜,掃描任務(wù)受實驗對象的身體健康等條件的限制,例如很難通過設(shè)計功能成像任務(wù)獲得老人,孩子等對象的標(biāo)志區(qū)域。?
鑒于不論用何種方法,所識別的大腦皮層表面標(biāo)志區(qū)域應(yīng)該滿足兩個原則:1)不同個體間相同功能的標(biāo)志區(qū)域應(yīng)該具有相似的解剖位置;2)不同個體間的標(biāo)志區(qū)域與其它皮層區(qū)域或者腦組織的結(jié)構(gòu)連接應(yīng)該相似。而在人類大腦中,普遍存在著具有相似解剖位置的皮下層組織,包括左右半腦的扁桃體、尾狀核、海馬體、蒼白球、殼核和丘腦。三維大腦磁共振圖像中,不同個體間皮下層組織的分割結(jié)果相對于大腦皮層的解剖結(jié)構(gòu)變化比較穩(wěn)定,并且現(xiàn)有的分割方法可以得到滿意的分割效果,所以利用大腦皮層表面與皮下層組織結(jié)構(gòu)的連接信息定義大腦皮層表面-皮下層組織的結(jié)構(gòu)連?接模式,可以提供穩(wěn)定而可靠的信息來識別整個大腦皮層表面區(qū)域。?
發(fā)明內(nèi)容
要解決的技術(shù)問題?
為了避免現(xiàn)有技術(shù)的不足之處,本發(fā)明提出一種三維大腦磁共振圖像的大腦皮層表面標(biāo)志區(qū)域識別方法,以識別個體間一致的涵蓋大部分大腦皮層表面功能區(qū)域的大腦皮層標(biāo)志區(qū)域。?
本發(fā)明的思想在于:在大腦皮層表面數(shù)字圖像中,對每一個頂點,以該頂點與周圍3個層次的相鄰頂點構(gòu)成的大腦皮層表面區(qū)域為元區(qū)域,利用每一個大腦皮層表面元區(qū)域與皮下層組織的結(jié)構(gòu)連接信息,提出了一種基于大腦皮層表面-皮下層組織結(jié)構(gòu)連接模式的大腦皮層表面上標(biāo)志區(qū)域的分割方法,最終獲取在數(shù)據(jù)集中個體間一致性強(qiáng)的、穩(wěn)定的大腦皮層表面區(qū)域作為大腦皮層表面標(biāo)志區(qū)域。?
技術(shù)方案?
一種三維大腦磁共振圖像的大腦皮層表面標(biāo)志區(qū)域識別方法,其特征在于步驟如下:?
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于西北工業(yè)大學(xué),未經(jīng)西北工業(yè)大學(xué)許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請聯(lián)系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/201110246561.6/2.html,轉(zhuǎn)載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
- 同類專利
- 專利分類
G06F 電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理
G06F19-00 專門適用于特定應(yīng)用的數(shù)字計算或數(shù)據(jù)處理的設(shè)備或方法
G06F19-10 .生物信息學(xué),即計算分子生物學(xué)中的遺傳或蛋白質(zhì)相關(guān)的數(shù)據(jù)處理方法或系統(tǒng)
G06F19-12 ..用于系統(tǒng)生物學(xué)的建模或仿真,例如:概率模型或動態(tài)模型,遺傳基因管理網(wǎng)絡(luò),蛋白質(zhì)交互作用網(wǎng)絡(luò)或新陳代謝作用網(wǎng)絡(luò)
G06F19-14 ..用于發(fā)展或進(jìn)化的,例如:進(jìn)化的保存區(qū)域決定或進(jìn)化樹結(jié)構(gòu)
G06F19-16 ..用于分子結(jié)構(gòu)的,例如:結(jié)構(gòu)排序,結(jié)構(gòu)或功能關(guān)系,蛋白質(zhì)折疊,結(jié)構(gòu)域拓?fù)洌媒Y(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的藥靶,涉及二維或三維結(jié)構(gòu)的
G06F19-18 ..用于功能性基因組學(xué)或蛋白質(zhì)組學(xué)的,例如:基因型–表型關(guān)聯(lián),不均衡連接,種群遺傳學(xué),結(jié)合位置鑒定,變異發(fā)生,基因型或染色體組的注釋,蛋白質(zhì)相互作用或蛋白質(zhì)核酸的相互作用
- 一種三維彩色物品制作方法
- 三維內(nèi)容顯示的方法、裝置和系統(tǒng)
- 三維對象搜索方法、裝置及系統(tǒng)
- 三維會話數(shù)據(jù)展示方法、裝置、存儲介質(zhì)和計算機(jī)設(shè)備
- 一種三維模型處理方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)
- 用于基于分布式賬本技術(shù)的三維打印的去中心化供應(yīng)鏈
- 標(biāo)記數(shù)據(jù)的獲取方法及裝置、訓(xùn)練方法及裝置、醫(yī)療設(shè)備
- 一種基于5G網(wǎng)絡(luò)的光場三維浸入式體驗信息傳輸方法及系統(tǒng)
- 用于機(jī)器人生產(chǎn)系統(tǒng)仿真的三維場景管理與文件存儲方法
- 基于三維形狀知識圖譜的三維模型檢索方法及裝置
- 三維大腦磁共振圖像的大腦皮層表面上腦溝區(qū)域分割方法
- 用于確定大腦狀態(tài)的方法和系統(tǒng)
- 融合圖像體素及先驗?zāi)X圖譜劃分的大腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法
- 用于在大腦的實時圖像上重疊NBS功能數(shù)據(jù)的方法和系統(tǒng)
- 用于大腦的功能性成像的方法和裝置
- 一種采用人體克隆加大腦移植實現(xiàn)人“重生”的方法
- 一種基于深度循環(huán)自編碼器的大腦活動檢測方法
- 用于大腦的功能性成像的方法和裝置
- 數(shù)據(jù)中心冷源站控制系統(tǒng)及其控制方法
- 一種大腦功能網(wǎng)絡(luò)中時間穩(wěn)定社團(tuán)檢測方法
- 用于控制治療設(shè)備的控制設(shè)備
- 磁共振與摩擦染色復(fù)合防偽油墨
- 磁共振傳輸裝置、磁共振傳輸裝置組、磁共振天線裝置及其系統(tǒng)、磁共振設(shè)備及其裝置
- 用于識別磁共振圖像數(shù)據(jù)中檢查對象的器官結(jié)構(gòu)的方法
- 一種磁共振成像信號和波譜信號的采集方法和裝置
- 一種核磁共振儀部件購買方法、裝置及計算機(jī)存儲介質(zhì)
- 一種實時磁共振成像數(shù)據(jù)采集分析方法及系統(tǒng)
- 溫度成像方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備和存儲介質(zhì)
- 磁共振成像方法、裝置、存儲介質(zhì)和磁共振成像系統(tǒng)
- 磁共振圖像的相位解纏方法、裝置及磁共振成像系統(tǒng)
- 彩色圖像和單色圖像的圖像處理
- 圖像編碼/圖像解碼方法以及圖像編碼/圖像解碼裝置
- 圖像處理裝置、圖像形成裝置、圖像讀取裝置、圖像處理方法
- 圖像解密方法、圖像加密方法、圖像解密裝置、圖像加密裝置、圖像解密程序以及圖像加密程序
- 圖像解密方法、圖像加密方法、圖像解密裝置、圖像加密裝置、圖像解密程序以及圖像加密程序
- 圖像編碼方法、圖像解碼方法、圖像編碼裝置、圖像解碼裝置、圖像編碼程序以及圖像解碼程序
- 圖像編碼方法、圖像解碼方法、圖像編碼裝置、圖像解碼裝置、圖像編碼程序、以及圖像解碼程序
- 圖像形成設(shè)備、圖像形成系統(tǒng)和圖像形成方法
- 圖像編碼裝置、圖像編碼方法、圖像編碼程序、圖像解碼裝置、圖像解碼方法及圖像解碼程序
- 圖像編碼裝置、圖像編碼方法、圖像編碼程序、圖像解碼裝置、圖像解碼方法及圖像解碼程序





