[發明專利]腦部CT灌注成像的參數圖獲取方法、裝置、計算機設備和存儲介質有效
| 申請號: | 202010898831.0 | 申請日: | 2020-08-31 |
| 公開(公告)號: | CN112053413B | 公開(公告)日: | 2023-08-29 |
| 發明(設計)人: | 向建平;魯偉;張世福;夏永清 | 申請(專利權)人: | 杭州脈流科技有限公司 |
| 主分類號: | G06T11/00 | 分類號: | G06T11/00;G06T5/20;G06T5/00;G06F17/16;A61B6/03;A61B6/00 |
| 代理公司: | 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人: | 解明鎧 |
| 地址: | 310000 浙江省杭州*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 腦部 ct 灌注 成像 參數 獲取 方法 裝置 計算機 設備 存儲 介質 | ||
本申請涉及一種腦部CT灌注成像的參數圖獲取方法、裝置、計算機設備和存儲介質。所述方法包括:獲取與腦部相關的CT灌注成像數據,CT灌注成像數據包括與腦部動脈以及腦組織相關的成像數據;將CT灌注成像數據依次進行雙邊濾波以及非局部均值濾波,得到濾波后的CT灌注成像數據;對濾波后的CT灌注成像數據進行相應處理,得到與腦部動脈相關的第一時間密度曲線以及與腦組織相關的第二時間密度曲線,并根據第一時間密度曲線對第二時間密度曲線進行延遲校正,得到第二校正時間密度曲線;進行奇異值分解以及平滑處理得到相應的第一序列,根據所述第一序列以及第二校正時間密度曲線進行計算,相應的得到第二序列;根據第二序列進行相應計算,獲取腦部CT灌注成像的參數圖。采用本方法能夠快速且準確的獲取CTP參數圖。
技術領域
本申請涉及圖像處理和醫療工程交叉技術領域,特別是涉及一種腦部CT灌注成像的參數圖獲取方法、裝置、計算機設備和存儲介質。
背景技術
腦卒也稱為中風或腦梗,是一種由于腦部缺血導致的腦組織損傷,具有很高的復發率和致殘率。腦部CT灌注(CT?Perfusion,簡稱為CTP)可以很好的顯示出腦組織的血流情況,對于判斷患者病灶區域和估計梗死體積具有重要價值。但是CTP圖像受到電子噪聲的干擾,導致重建圖像中存在大量的噪聲和偽影,這將對后續的CTP參數圖計算帶來嚴重的影響。這樣將直接影響到醫生對于患者的診斷和治療。因此準確的計算出CTP各參數圖具有重要意義。
在現有技術中,一般先對CTP圖像進行濾波,以去除電子噪聲對CTP圖像的干擾,再對濾波后的CTP圖像進行參數圖計算。對于CTP圖像的傳統去噪方法有均值濾波、高斯濾波、中值濾波等,也有很多針對CTP噪聲提出了新的解決方法。例如改進非局部均值的低CT圖像后處理算法研究中提出了基于梯度方向的非局部均值LDCT圖像后處理方法。但是該算法復雜,在降噪過程中會消耗大量的時間,浪費了病人就診的寶貴時間。在低劑量CT圖像的處理方法中提出一種利用高斯濾波和非局部均值濾波的結合來解決CTP圖像中的噪聲。該方法雖有較快的速度,但是去噪效果并不明顯。
傳統的CTP參數圖計算方式包括Axel?L提出的瞬時法。Gobbel對瞬時法的改進,利用Gamma曲線擬合時間密度曲線。Peters提出的最大斜率法。而去卷積算法的奇異值分解計算CTP各參數圖,是當下使用最為廣泛的算法。標準的奇異值分解(ssvd)對于噪聲的影響非常敏感,并且受到對比劑延遲的影響。Wu?O提出了一種延遲校準奇異值分解方法(dsvd),該方法將曲線向前移動一定的時間,時間由組織達到峰值5%的時間差確定,由于對比劑注射地點的不同并且每一個組織的延遲都不相同,因此5%的參數并不準確。Kudo?K提出一種塊循環奇異值分解(bsvd),構建了分塊循環矩陣,通過循環卷積消除延遲效應帶來的偏差,而截斷奇異值分解(tsvd)通過對奇異值截取來降低噪聲的影響。另一種正則化和截斷奇異值分解的結合,則利用正則化的方式來調節最后的奇異值,使數據更加平滑。但是該方法對于不同的數據,會存在不同的正則化參數。因此每一個病例都需要調整,無法實現自動化操作。
發明內容
基于此,有必要針對上述技術問題,提供能夠快速且準確的獲取CTP參數圖的一種腦部CT灌注成像的參數圖獲取方法、裝置、計算機設備和存儲介質。
一種腦部CT灌注成像的參數圖獲取方法,所述方法包括:
獲取與腦部相關的CT灌注成像數據,所述CT灌注成像數據包括與腦部動脈以及腦組織相關的成像數據;
將所述CT灌注成像數據依次進行雙邊濾波以及非局部均值濾波,得到濾波后的CT灌注成像數據;
對所述濾波后的CT灌注成像數據進行相應處理,得到與腦部動脈相關的第一時間密度曲線以及與腦組織相關的第二時間密度曲線,并根據所述第一時間密度曲線對第二時間密度曲線進行延遲校正,得到第二校正時間密度曲線;
對所述第一時間密度曲線進行奇異值分解以及平滑處理得到相應的第一序列,根據所述第一序列以及第二校正時間密度曲線進行計算,相應的得到第二序列;
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