[發(fā)明專利]一種基于體素的全腦QSM聯(lián)合ROI分析的方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111091612.2
• 申請(qǐng)日: 2021-09-17
• 公開（公告）號(hào): CN113763374A
• 公開（公告）日: 2021-12-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳平;張秋麗;牛晨;段倩倩
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安國(guó)際醫(yī)學(xué)中心有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/30;G06T5/00;G06K9/32
• 代理公司: 北京東方盛凡知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11562
• 代理人: 李娜

本發(fā)明公開了一種基于體素的全腦QSM聯(lián)合ROI分析的方法，包括：獲取QSM圖像，創(chuàng)建全腦樣本模板；根據(jù)QSM圖像和全腦樣本模板的配準(zhǔn)關(guān)系，進(jìn)行體素的QSM全腦分析，獲得全腦QSM結(jié)果；基于全腦QSM結(jié)果，結(jié)合Brainnetome圖集和OASIS?TRT?20融合模板，進(jìn)行ROI分析，獲得目標(biāo)分析結(jié)果。本發(fā)明通過(guò)創(chuàng)建全腦樣本模板，通過(guò)嚴(yán)格的配準(zhǔn)方法，獲得基于體素的全腦QSM圖像，以此獲得全腦范圍的不同腦區(qū)鐵含量差異，同時(shí)，通過(guò)進(jìn)一步選擇精細(xì)皮層ROI驗(yàn)證成人腦內(nèi)鐵含量水平，能夠更加全面的反應(yīng)全腦水平的鐵含量變化特點(diǎn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于體素的全腦QSM聯(lián)合ROI分析的方法。

背景技術(shù)

鐵參與人體眾多重要的活動(dòng)，比如代謝、DNA合成、正常腦功能維持。腦內(nèi)鐵負(fù)載過(guò)多，會(huì)產(chǎn)生過(guò)多的自由基，造成氧化應(yīng)激損傷，造成神經(jīng)元及細(xì)胞死亡，導(dǎo)致神經(jīng)元退變。多種神經(jīng)退行性疾病，比如阿爾茨海默病、帕金森病、肌萎縮側(cè)索硬化癥等神經(jīng)元退變疾病，以及正常的老化，均證實(shí)鐵介導(dǎo)的氧化應(yīng)激損傷參與疾病的病理機(jī)制。多種抗氧化應(yīng)激藥物在神經(jīng)退行性疾病的應(yīng)用，更進(jìn)一步說(shuō)明準(zhǔn)確有效評(píng)價(jià)氧化應(yīng)激在疾病中的作用，對(duì)于實(shí)現(xiàn)在體分析大腦內(nèi)氧化應(yīng)激損傷和相關(guān)藥物作用，具有非常現(xiàn)實(shí)的意義。定量磁敏感圖(quantitative susceptibility mapping,QSM)是近年發(fā)展起來(lái)可直接反應(yīng)腦內(nèi)鐵含量的方法，該方法獲得的腦內(nèi)鐵含量可與尸檢鐵蛋白染色結(jié)果比擬，從而間接反映大腦的氧化應(yīng)激損傷范圍和程度。然而，目前大多數(shù)基于QSM的腦內(nèi)鐵含量分析，采用的是基于個(gè)別感興趣解剖區(qū)域的分析，即通過(guò)優(yōu)先選定一部分腦區(qū)，評(píng)價(jià)相應(yīng)腦區(qū)的鐵含量變化。而優(yōu)先選定ROI的分析有兩個(gè)缺點(diǎn)。一方面無(wú)論是老齡化亦或是神經(jīng)退行性疾病，累及的腦區(qū)眾多，篩選部分ROI的分析，并不能反映全腦水平的鐵含量變化特點(diǎn)，因此獲得的鐵含量異常的腦區(qū)容易產(chǎn)生偏移。另一方面，以往基于常規(guī)解剖圖集的選擇方法，選擇感興趣區(qū)中含有較多的白質(zhì)成分，而過(guò)多的鐵主要被巨噬細(xì)胞吞噬，沉積于少突膠質(zhì)細(xì)胞以及神經(jīng)元等皮層結(jié)構(gòu)，包含過(guò)多白質(zhì)成分的感興趣區(qū)，容易降低均值檢測(cè)的敏感性。

發(fā)明內(nèi)容

為解決上述問(wèn)題，本發(fā)明提出通過(guò)基于體素的全腦QSM分析獲得成人腦內(nèi)鐵含量分布差異，結(jié)合Brainnetome atlas和OASIS-TRT-20融合模板，獲得基于功能的精細(xì)皮層ROI，同時(shí)結(jié)合精細(xì)皮層ROI，去除全腦水平分析由于平滑作用帶來(lái)的膨脹或模糊效應(yīng)，增加皮層鐵含量異常檢出敏感性，從而精準(zhǔn)評(píng)價(jià)成人腦內(nèi)鐵含量。

本發(fā)明提供了如下方案：一種基于體素的全腦QSM聯(lián)合ROI分析的方法，包括：

獲取QSM圖像，創(chuàng)建全腦樣本模板；根據(jù)所述QSM圖像和所述全腦樣本模板的配準(zhǔn)關(guān)系，進(jìn)行基于體素的QSM全腦分析，獲得全腦QSM結(jié)果；

基于所述全腦QSM結(jié)果，結(jié)合Brainnetome圖集和OASIS-TRT-20融合模板，進(jìn)行ROI分析，獲得目標(biāo)分析結(jié)果。

優(yōu)選地，獲取所述QSM圖像包括：

通過(guò)梯度回波序列獲得原始QSM圖像，通過(guò)多回波磁敏感對(duì)所述原始QSM圖像進(jìn)行加權(quán)，基于加權(quán)后的QSM圖像進(jìn)行拉普拉斯的相位去卷積，獲得不同回波時(shí)間下的去卷積相位圖，將所述相位圖標(biāo)準(zhǔn)化并通過(guò)復(fù)雜調(diào)和偽影去除法進(jìn)行背景相位移除；基于條件的LSQR技術(shù)進(jìn)行頻率加權(quán)，獲得所述QSM圖像。

優(yōu)選地，獲取所述QSM圖像還包括：

基于非線性最小二乘法擬合，獲得初始場(chǎng)圖，通過(guò)傅里葉變換和拉普拉斯變換，獲得每個(gè)回波時(shí)間下基于拉普拉斯算子的相位解纏繞；將每個(gè)回波時(shí)間下解纏繞后的相位圖像，通過(guò)相應(yīng)的回波時(shí)間進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，獲得頻移；通過(guò)條件最小二乘法和所述頻移，獲得所述QSM圖像。

優(yōu)選地，創(chuàng)建所述全腦樣本模板包括：

對(duì)T1結(jié)構(gòu)像數(shù)據(jù)進(jìn)行射頻偏移校正，獲得校正T1結(jié)構(gòu)像；