[发明专利]三维大脑磁共振图像的大脑皮层表面标志区域识别方法有效
申请号: | 201110246561.6 | 申请日: | 2011-08-25 |
公开(公告)号: | CN102332054A | 公开(公告)日: | 2012-01-25 |
发明(设计)人: | 郭雷;张德刚;胡新韬;刘天明 | 申请(专利权)人: | 西北工业大学 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00;G06T5/00;G06T7/00 |
代理公司: | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人: | 王鲜凯 |
地址: | 710072 *** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明涉及一种三维大脑磁共振图像的大脑皮层表面标志区域识别方法,其特征在于:利用皮层表面与皮下层组织的结构连接信息来定义大脑皮层表面与皮下层组织的结构连接模式,通过对该连接模式的分类,实现对单个个体大脑皮层表面区域的分割,然后提取个体间稳定且一致性强的大脑皮层表面区域作为大脑皮层表面标志区域。相对于其他方法,本发明利用了个体间稳定和一致性很强的大脑皮层表面与皮下层组织的连接模式来识别大脑皮层表面标志区域,所得到的大脑皮层表面标志区域更稳定和更一致。 | ||
搜索关键词: | 三维 大脑 磁共振 图像 大脑皮层 表面 标志 区域 识别 方法 | ||
【主权项】:
一种三维大脑磁共振图像的大脑皮层表面标志区域识别方法,其特征在于步骤如下:步骤1:利用弥散张量成像方法获取大脑磁共振弥散张量成像DTI数据,然后利用可变形点阵模型脑组织提取工具去除大脑磁共振弥散张量成像DTI数据中的头骨数据,阈值为0.25‑0.4;利用流线算法从去除头骨数据的大脑磁共振弥散张量成像数据中重建大脑白质神经纤维数字图像,并利用高斯混合模型对去除头骨之后的大脑磁共振弥散张量成像数据进行大脑组织分割,得到大脑灰质、大脑白质和大脑脑脊髓液三种大脑组织表示的数字图像数据;步骤2:利用Marching Cubes方法从步骤1所获得的白质数字图像数据中,用一系列顶点和三角形重构拓扑结构正确的大脑皮层表面数字图像;步骤3:利用T1加权成像方法获取T1加权成像的三维大脑磁共振图像数据,然后利用可变形点阵模型脑组织提取工具去除T1加权成像的大脑磁共振图像数据中的头骨数据,阈值为0.3‑0.4;然后利用磁共振成像综合配准和分割工具FSL‑FIRST从该图像数据分割得到左右半脑各6个的皮下层组织图像数据,并采用FSL FLIRT线性配准方法将这些皮下层组织图像数据配准到大脑皮层表面数字图像数据所在的大脑磁共振弥散张量成像DTI数据空间;步骤4:采用在大脑白质数字图像和大脑皮层表面数字图像中的所有连接大脑皮层表面和皮下层组织的大脑白质神经纤维,并以与其相连的皮下层组织来标记这些大脑白质纤维,得到与皮下层组织数目相同的12束大脑白质神经纤维簇;步骤5:取大脑皮层表面数字图像中的每一个顶点,以该顶点与周围3个层次的相邻顶点构成的表面区域为元区域,然后在这个元区域内,统计连接到该元区域内的所有大脑白质神经纤维的皮下层组织标记种类,选出与该元区域在同一个大脑半球的皮下层组织标记,然后从左到右按照扁桃腺、尾状核、海马体、苍白球、壳核和丘脑的固定顺序排列,采用这个排列作为该元区域的大脑皮层与皮下层组织连接模式,得到大脑皮层‑皮下层组织连接向量;当有大脑白质神经纤维连接到其中某一个皮下层组织,则设定大脑皮层与皮下层组织连接向量的对应位为1,如果没有则设置为0;步骤6:在三维大脑磁共振图像中整个大脑皮层表面数字图像中重复步骤5以获得大脑皮层表面数字图像所有的元区域的大脑皮层与皮下层组织连接模式,然后利用连通分量检测方法将大脑皮层表面的元区域进行分类,将大脑皮层表面数字图像中所有的元区域的大脑皮层‑皮下层组织连接模式相同的元区域分为一类,得到对单个个体的大脑皮层表面分割;步骤7:针对一组三维大脑磁共振图像数据重复步骤1到步骤6,获得整组三维大脑磁共振图像数据的大脑皮层表面分割;然后在整组数据里面选取一个大脑磁共振数据作为模板图像数据,利用FSL FLIRT工具将其它的大脑磁共振图像数据分别配准到该模板图像数据所在的坐标空间,得到对应的坐标空间转换矩阵,利用这些转换矩阵将整组的三维大脑皮层表面配准到模板图像数据坐标空间下;然后根据不同个体间相同功能的标志区域应该具有相似的解剖位置的大脑皮层标志区域选取原则,在整个组的个体之间,选取大脑皮层‑皮下层组织连接模式相同并且解剖位置最相近的大脑皮层元区域作为皮层标志区域,以保证个体间的一致性。
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G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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