[發(fā)明專利]一種識(shí)別MRI圖像感興趣區(qū)域的方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710667240.0
• 申請(qǐng)日: 2017-08-07
• 公開（公告）號(hào): CN107492097B
• 公開（公告）日: 2020-06-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周振;張番棟;龐亮;張樹;孔明;王洪振;何哲琪;李一鳴
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 杭州深睿博聯(lián)科技有限公司;北京深睿博聯(lián)科技有限責(zé)任公司
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/187
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 王寶筠

本發(fā)明實(shí)施例公開了一種識(shí)別MRI圖像感興趣區(qū)域的方法及裝置，該方法包括：通過(guò)已標(biāo)注感興趣區(qū)域的MRI圖像，對(duì)3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到識(shí)別感興趣區(qū)域準(zhǔn)確率較高的3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后通過(guò)訓(xùn)練得到的3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)待識(shí)別的多模態(tài)MRI圖像進(jìn)行感興趣區(qū)域的分割，得到感興趣區(qū)域，并計(jì)算該感興趣區(qū)域的體積、擴(kuò)張方向和最大徑。其中，待識(shí)別的多模態(tài)MRI圖像是對(duì)齊的不同序列的MRI圖像的集合。通過(guò)本實(shí)施例的方法，不僅可以自動(dòng)、高效的得到表示病灶的感興趣區(qū)域，而且識(shí)別的準(zhǔn)確率更高，除此之外，還可以自動(dòng)的計(jì)算出病灶的體積大小、擴(kuò)張方向和最大徑，進(jìn)而幫助醫(yī)生對(duì)病情進(jìn)行更準(zhǔn)確的判斷結(jié)果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理的領(lǐng)域，尤其涉及一種識(shí)別MRI圖像感興趣區(qū)域的方法及裝置。

背景技術(shù)

隨著數(shù)字醫(yī)療技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)學(xué)圖像在醫(yī)學(xué)診斷過(guò)程中的作用越來(lái)越明顯，逐漸成為醫(yī)生觀察人體病變的主要工具。在對(duì)病情進(jìn)行診斷時(shí)，一般是醫(yī)生根據(jù)經(jīng)驗(yàn)人為的從醫(yī)學(xué)圖像中查找表示病灶的感興趣區(qū)域。

MRI(英文全稱：Magnetic Resonance Imaging，中文全稱：核磁共振成像)圖像是常用的醫(yī)學(xué)圖像之一，MRI成像是斷層成像的一種，它利用磁共振現(xiàn)象從人體中獲得電磁信號(hào),并重建出人體信息，從而得到MRI圖像。它可以直接作出橫斷面、矢狀面、冠狀面和各種斜面的體層圖像，不會(huì)產(chǎn)生CT檢測(cè)中的偽影；不需注射造影劑；無(wú)電離輻射，對(duì)機(jī)體沒(méi)有不良影響。MRI對(duì)檢測(cè)腦內(nèi)血腫、腦外血腫、腦腫瘤、顱內(nèi)動(dòng)脈瘤、動(dòng)靜脈血管畸形、腦缺血、椎管內(nèi)腫瘤、脊髓空洞癥和脊髓積水等顱腦常見(jiàn)疾病非常有效。

但是，MRI圖像與其它的醫(yī)學(xué)圖像不同，是一種多序列的圖像，每個(gè)序列通過(guò)不同的方法成像，表示不同的圖像特征，例如：T1序列突出組織T1馳豫差別，是觀察解剖結(jié)構(gòu)較好的序列；T2序列突出組織T2馳豫差別，是觀察病變較好的時(shí)序；T1FLAIR序列常用于對(duì)CSF抑制。醫(yī)生在通過(guò)MRI圖像診斷病情時(shí)，需要根據(jù)多個(gè)時(shí)序的圖像去診斷，不僅增加了醫(yī)生的工作量，而且對(duì)醫(yī)生的專業(yè)性也有很高的要求，很容易出現(xiàn)漏檢的情況。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種識(shí)別MRI圖像感興趣區(qū)域的方法及裝置，不僅可以自動(dòng)、高效的得到表示病灶的感興趣區(qū)域，而且識(shí)別的準(zhǔn)確率更高，除此之外，還可以自動(dòng)的計(jì)算出病灶的體積大小、擴(kuò)張方向和最大徑，進(jìn)而幫助醫(yī)生對(duì)病情進(jìn)行更準(zhǔn)確的判斷結(jié)果。

本發(fā)明提供的一種識(shí)別MRI圖像感興趣區(qū)域的方法，該方法包括：

獲取多個(gè)不同序列的MRI圖像；

依據(jù)預(yù)設(shè)的方法將所述多個(gè)不同序列的MRI圖像對(duì)齊，得到待識(shí)別的多模態(tài)MRI圖像；

通過(guò)已訓(xùn)練的3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別待識(shí)別的多模態(tài)MRI圖像中屬于感興趣區(qū)域的體素點(diǎn)；所述3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是使用反向傳播算法以及交叉熵?fù)p失對(duì)所述3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中預(yù)設(shè)的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，直到訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)的閾值；其中，所述交叉熵?fù)p失是通過(guò)3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)已標(biāo)注感興趣區(qū)域的MRI圖像進(jìn)行識(shí)別，得到預(yù)測(cè)的感興趣區(qū)域，并將預(yù)測(cè)的感興趣區(qū)域和已標(biāo)注的感興趣區(qū)域進(jìn)行比對(duì)得到的；

將所述屬于感興趣區(qū)域的體素點(diǎn)中相關(guān)聯(lián)的體素點(diǎn)連通，得到至少一個(gè)連通的感興趣區(qū)域。

可選的，所述依據(jù)預(yù)設(shè)的方法將所述多個(gè)不同序列的MRI圖像對(duì)齊，得到待識(shí)別的多模態(tài)MRI圖像，包括：

在所述多個(gè)不同序列的MRI圖像中的每個(gè)序列的目標(biāo)中選取一個(gè)參照點(diǎn)；

計(jì)算所述每個(gè)序列的MRI圖像中各個(gè)體素與自身的參照點(diǎn)的相對(duì)坐標(biāo)；

依據(jù)得到的相對(duì)坐標(biāo)，計(jì)算每個(gè)序列的中心點(diǎn)；

將每一個(gè)序列中心點(diǎn)對(duì)齊，得到待識(shí)別的多模態(tài)MRI圖像。