[发明专利]基于多张量的磁共振扩散加权图像结构自适应平滑方法

说明书

技术领域

本发明涉及磁共振扩散加权图像平滑方法，属于医学图像处理领域。

背景技术

磁共振扩散成像是目前唯一能够在活体上测量组织内水分子扩散运动与成像的无创方法，它通过测量和量化组织中水分子的扩散信息来探测组织的微观结构。水分子沿不同方向的扩散信息包含在一组不同扩散加权梯度方向的扩散加权图像(Diffusion Weighted Image,DWI)中，通过对扩散函数进行建模可以解析出每个体素内的纤维束结构信息(主要是纤维的走行方向)。根据各体素内纤维束的走行方向，利用纤维束追踪技术可重建出组织纤维束的三维结构，可用于医疗诊断及相关研究等。

目前针对复杂组织纤维结构的解析方法主要有：扩散谱、Q-Ball、多张量、高阶张量等方法，这些方法一般要求成像时所采用的扩散加权梯度方向数量M较多(≥100)，然而由于硬件和采集时间的限制，在临床中磁共振扩散成像数据采集时一般M≤30，因此这些方法难以应用于临床。

而目前能在M≤30的情况下解析纤维结构的有效方法仅有几种，其中较为有效的是使用受限压缩传感(Constrained Compress Sensing，CCS)技术。该方法基于经典的多张量模型，即将磁共振扩散加权信号建模为如下多个高斯函数加权求和的形式：

其中，S_k是扩散梯度方向为g_k时的磁共振扩散信号，S₀是未加扩散梯度场时的磁共振信号，b是扩散加权敏感因子，g_k是第k个扩散梯度方向，k＝1,2,...,M，M为磁共振扩散成像时所使用的扩散梯度方向的总数，f_j≥0是对应于二阶扩散张量D_j的加权系数，N是高斯函数的个数，η_k为噪声，每个二阶扩散张量D_j对应于一个主特征方向v_j^T,该方向即为纤维的走向。首先构造一组可能的纤维走向集合{v_j,j＝1,2,...,N}，N＞＞M，根据数据的特性设定扩散张量的特征值，根据特征值和方向即可构造出一组扩散张量{D_j,j＝1,2,...,N}。令：

y＝[S₁,S₂,…,S_M]^T/S₀

f＝[f₁,f₂,…,f_N]^T

η＝[η₁,η₂,…,η_N]^T

于是根据式(1)有：

y＝Bf+η

然后采用受限压缩传感技术求解如下优化问题：

得到f的估计值其中β为正则化系数。中的每个元素分别表征了其所对应的纤维走行方向在该体素中所占的权重。在实际情况中，中的大部分元素均为零，表示该体素的纤维结构不存在这些元素所对应的方向。将集合中为0的元素去除后的集合记为{(α_i,d_i^T),i＝1,2,…,n}，其中n为中非零元素的个数，它表征了该体素内的纤维存在多少个不同的走行方向。因此集合{(α_i,d_i^T),i＝1,2,…,n}即可表征一个体素内的纤维结构信息。

由于磁共振扩散加权图像噪声较强，而上述方法对噪声比较敏感，尤其是当磁共振扩散成像采集数据所使用的扩散加权梯度方向数量M较少时，计算得到的纤维结构信息准确度较低。

发明内容

本发明是为了解决现有方法噪声抑制差，从而使得获得的每个体素的纤维结构信息精确度低的问题，而提供了基于多张量的磁共振扩散加权图像结构自适应平滑方法。

基于多张量的磁共振扩散加权图像结构自适应平滑方法，实现该方法的步骤如下：