[發(fā)明專利]一種基于CT平掃圖像輔助診斷急性缺血性腦卒中方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011430443.6
• 申請(qǐng)日: 2020-12-09
• 公開（公告）號(hào): CN112599236A
• 公開（公告）日: 2021-04-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳陽(yáng);余澤晨
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 東南大學(xué)
• 主分類號(hào): G16H50/20
• 分類號(hào): G16H50/20;G06T7/00;G06T7/30
• 代理公司: 南京眾聯(lián)專利代理有限公司 32206
• 代理人: 杜靜靜

本發(fā)明公開了一種基于CT平掃圖像的圖像處理方法，輔助評(píng)估急性缺血性卒中(AIS)患者頭部CT早期缺血性改變程度。通過(guò)本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了從CT平掃圖像自動(dòng)分區(qū)化與定量處理急性缺血性卒中的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，為急性缺血性卒中(AIS)患者的早期篩查、早期診斷和早期治療提供了一種有效的評(píng)估方法。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種基于CT平掃圖像輔助診斷急性缺血性腦卒中方法，屬于計(jì)算機(jī)圖像處理領(lǐng)域。

背景技術(shù)

隨著國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)以及生活標(biāo)準(zhǔn)的提升，腦疾病的發(fā)病率也日漸增多。作為我國(guó)第一致死疾病的腦卒中，在我國(guó)已有2.7億高危人群，1242萬(wàn)發(fā)病人群，每年新發(fā)550萬(wàn)，每年死亡大于200萬(wàn)，每年入院350萬(wàn)，三年復(fù)發(fā)大于40％，直接醫(yī)藥費(fèi)400億/年，而及時(shí)救治率只有2％，已經(jīng)成為我國(guó)因病致貧、因病返貧的重要原因。雖然醫(yī)療器械領(lǐng)域里的影像技術(shù)也不斷改進(jìn)，但圖像后處理工作仍然依靠繁瑣的手動(dòng)操作、標(biāo)記。臨床醫(yī)生需要付出大量的下班時(shí)間來(lái)完成每日掃描的影像文件，一周后才能出報(bào)告。

其中，阿爾伯塔卒中項(xiàng)目早期CT評(píng)分(ASPECTS)作為一種評(píng)價(jià)缺血性卒中患者大腦中動(dòng)脈供血區(qū)早期缺血改變的簡(jiǎn)單、可靠的系統(tǒng)性方法，可對(duì)缺血性病變快速進(jìn)行半定量評(píng)價(jià)，有助于判定溶栓效果和遠(yuǎn)期預(yù)后。該評(píng)分方法針對(duì)急性腦卒中的病人，依據(jù)其頭顱CT影像數(shù)據(jù)，將大腦中動(dòng)脈供血的重要層面分成10個(gè)區(qū)域，如圖1所示，上述10個(gè)區(qū)域具有相同的權(quán)重，各占1分，總分為10分，將總分中減去存在早期缺血性改變的區(qū)域數(shù)，所得的數(shù)值作為評(píng)分結(jié)果，為病情判斷并治療提供依據(jù)。

目前，臨床上主要依賴醫(yī)療技術(shù)人員肉眼觀察，但由于評(píng)分方法定量程度不夠，不同醫(yī)生可能給出不同的評(píng)分結(jié)果，這樣最后的ASPECTS評(píng)分會(huì)出現(xiàn)誤差。本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有問(wèn)題，提出一種基于CT平掃圖像輔助診斷急性缺血性腦卒中方法，為醫(yī)生提供一個(gè)參考，輔助診斷。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于CT平掃圖像輔助診斷急性缺血性腦卒中方法，為醫(yī)生的ASPECTS評(píng)分提供一個(gè)參考，輔助醫(yī)生診斷。

本發(fā)明為解決上述問(wèn)題采用以下技術(shù)方案：

本發(fā)明提供一種基于CT平掃圖像輔助診斷急性缺血性腦卒中方法，具體步驟如下：

步驟1，將大腦CT平掃圖像與標(biāo)準(zhǔn)大腦模板進(jìn)行配準(zhǔn)。

進(jìn)一步地，所述步驟1具體包括以下步驟：通過(guò)圖像相似度找出大腦核團(tuán)層面和核團(tuán)以上層面對(duì)應(yīng)切片，標(biāo)準(zhǔn)化切片圖像，除去頭骨及其他無(wú)關(guān)區(qū)域，僅保留大腦部分，將處理后的圖像與標(biāo)準(zhǔn)大腦進(jìn)行基于SyN(Symmetric Normalization)的配準(zhǔn)。SyN方法定義Ω區(qū)域上的一個(gè)微分同胚(即待求的形變場(chǎng)，這里是位移矢量場(chǎng))，通常，將圖像I通過(guò)轉(zhuǎn)換為新的坐標(biāo)系時(shí)(這表明I被定義的映射向前彎曲)，也可以使用更標(biāo)準(zhǔn)的反向扭曲策略，通過(guò)達(dá)到同樣的變形。通過(guò)對(duì)速度場(chǎng)進(jìn)行時(shí)間的積分得到，t＝0與t＝1時(shí)刻的的距離是L表示使速度場(chǎng)正則化的線性算子。·_L通過(guò)線性微分算子如(a，b均為常量)使速度場(chǎng)正則化。如圖1所示，這樣的微分同構(gòu)給出了空間和時(shí)間上的稠密映射。定義圖像配準(zhǔn)優(yōu)化時(shí)間，t∈[0,1]，其中t同時(shí)是和的變量，但方向相反。假定2張圖像I和J，根據(jù)微分同構(gòu)的基本定義，可以得到：

這樣就可以將配準(zhǔn)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)中的相似項(xiàng)轉(zhuǎn)化為這也是該配準(zhǔn)方法的獨(dú)特之處，通過(guò)在優(yōu)化中直接包含可逆性約束來(lái)保證離散域的亞像素級(jí)精度和可逆變換。

步驟2，用配準(zhǔn)后的CT平掃圖像的標(biāo)準(zhǔn)腦圖像覆蓋不同模板的標(biāo)準(zhǔn)腦地圖，得到不同感興趣區(qū)，并計(jì)算不同感興趣區(qū)的平均參數(shù)值。

進(jìn)一步地，所述步驟2中的標(biāo)準(zhǔn)腦地圖包括阿爾伯塔卒中項(xiàng)目早期CT評(píng)分(ASPECTS)區(qū)域。