[發明專利]基于量子勢能模型的功能磁共振成像腦分區方法及系統

有效

• 申請號: 201811307663.2
• 申請日: 2018-11-05
• 公開（公告）號: CN109615605B
• 公開（公告）日: 2020-09-15
• 發明（設計）人: 路偉釗;侯坤;邱建峰
• 申請（專利權）人: 山東第一醫科大學（山東省醫學科學院）
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 張慶騫

1.一種基于量子勢能模型的功能磁共振成像腦分區方法，其特征在于，包括：

對fMRI腦圖像進行預處理；

利用量子勢能模型對預處理后的fMRI腦圖像進行分區，具體過程為：提取預處理后的fMRI腦圖像中的灰質部分，得到灰質圖像；將灰質圖像轉換為二維矩陣形式M；二維矩陣M或對二維矩陣M進行主成分分析后形成的矩陣的每一列的值作為量子勢能模型的輸入值，構建量子波函數，進而將fMRI腦圖像的體素位置坐標及灰度值轉換為量子體系的粒子分布；

將構建的量子波函數輸入至薛定諤方程中，得到量子體系的粒子空間勢能的表達式，進而將fMRI腦圖像中尋找腦分區中心的過程變為尋找量子體系中勢能的極小值點；

計算量子體系的粒子空間勢能的所有極小值點，作為腦分區的中心；

設置勢能范圍，將距離腦分區的中心在勢能范圍內的體素關聯到對應的分區，并修改體素的灰度值為該分區中心對應的標簽值；

輸出結果矩陣；結果矩陣的列數為4的整數倍，且倍數等于待分區fMRI腦圖像的數量，每4列分別為體素的x、y、z軸位置坐標以及其對應的標簽值；行數等于體素個數，每一行對應一個體素；

按照結果矩陣中體素的x、y、z軸位置坐標將相應體素投影到三維曲面標準MNI腦模型中，不同的標簽值顯示不同的顏色，得到腦分區結果。

2.如權利要求1所述的一種基于量子勢能模型的功能磁共振成像腦分區方法，其特征在于，行數等于灰質圖像的總體素數，列數為4的整數倍，且倍數等于待分區fMRI腦圖像的數量；每一行代表一個體素，每4列分別代表體素的x、y、z軸位置坐標及體素的灰度值。

3.如權利要求2所述的一種基于量子勢能模型的功能磁共振成像腦分區方法，其特征在于，該方法還包括：調用OpenGL接口，通過三維渲染并將腦分區結果精確地呈現在三維MNI標準腦模型上；同時顯示XZ平面、YZ平面和XY平面三視圖，進而得到腦分區結果的矢狀位、冠狀位和橫斷位三視圖；

或該方法還包括：輸出分區結果，分區結果以NIfTI格式輸出，應用于fMRI功能連接和大腦功能網絡的分析中。

4.如權利要求2所述的一種基于量子勢能模型的功能磁共振成像腦分區方法，其特征在于，將預處理后的fMRI腦圖像與標準MNI空間的灰質模板進行點乘，提取預處理后的fMRI腦圖像中的灰質部分，得到灰質圖像。

5.如權利要求2所述的一種基于量子勢能模型的功能磁共振成像腦分區方法，其特征在于，量子波函數為：

其中x_i＝[β₁,β₂,…,β_n]，β₁,β₂,…β_n分別為第i個體素對應的n個主成分的值，即矩陣M的第i行的n個元素，x為根據輸入值構建的n維列向量空間，x_i為對二維矩陣M進行主成分分析后形成的矩陣；σ為波函數的寬度參數，σ的大小與分區數目相關。

6.如權利要求2所述的一種基于量子勢能模型的功能磁共振成像腦分區方法，其特征在于，該方法還包括：

通過設定極值點的閾值，控制極小值點的數量，記通過設定閾值后極小值點的數量為I個，按照x、y、z軸位置坐標從小到大依次將極小值點賦予連續的標簽值1,2,…l；其中，l為大于或等于1的正整數。

7.如權利要求1所述的一種基于量子勢能模型的功能磁共振成像腦分區方法，其特征在于，對fMRI腦圖像進行預處理的過程包括：

對fMRI腦圖像的時間層進行校正；

對fMRI腦圖像的空間層進行校正；

將個體fMRI腦圖像配準到MNI空間模板上；

對配準到MNI空間模板的fMRI腦圖像進行空間平滑處理；

對空間平滑處理后的fMRI腦圖像進行濾波。