[发明专利]一种脑纤维稀疏重建的方法

说明书

一种脑纤维稀疏重建的方法，包括以下步骤：读取脑部磁共振数据，获取施加梯度方向g的磁共振信号S(g)，未施加梯度方向的磁共振信号S₀及梯度方向数据，选取所需的感兴趣区域，并计算该区域的扩散衰减信号S(g)/S₀；利用Richardson‑Lucy迭代算法将感兴趣区域内的每个体素的扩散衰减信号S(g)/S₀逐个建模为具有椭球形分布的模型，并增加l₁正则化确保纤维方向分布函数系数的稀疏性，通过Richardson‑Lucy迭代算法得到纤维方向分布函数系数c(v)，再利用完备字典基Φ和纤维方向分布函数系数c(v)重构纤维方向分布函数F。本发明涉及概率论与l₁稀疏正则化的理念，相比传统方法，计算速度快，成像角度分辨率高，可以区分出脑灰质和脑白质，实验效果好。

技术领域

本发明涉及基于RL算法的混合响应核函数解决纤维成像中的部分容积效应，利用扩散加权磁共振成像(Diffusion Weighted Magnetic Resonance Imaging，DW-MRI)数据和多响应核函数方法结合RL算法进行纤维方向分布函数的稀疏拟合，从而得到纤维的方向，及在灰质和白质部分容积效应明显的交界处得到更准确的纤维方向。使得到的纤维方向更利于纤维的跟踪。属于医学成像、神经解剖学领域。

背景技术

核磁共振(MRI)是一种广泛应用在医学成像中的无扩散性方法，作为唯一的活体非入侵式方法，它在帮助人们获得临床神经结构信息和了解大脑皮层区域之间的功能和联系等方面发挥了巨大的作用。脑白质纤维的走向与精神类疾病及脑外科医学疾病存在密切联系，这些信息对于脑的发育、精神分裂症、先天性与获得性脑白质病以及痴呆等的研究提供了新的应用前景。基于扩散加权磁共振成像(DW-MRI)的纤维成像算法能从DW-MRI数据中获得纤维方向信息，为临床医学诊断提供依据，为脑部科学研究提供新的方法。

在各类MRI方法中，扩散张量成像(Diffusion Tensor Imaging，DTI)是较为重要的一种，对于目前已知的多种脑部疾病临床诊断，DTI技术都发挥了不可替代的作用。但传统的DTI方法假设体素内仅含一根纤维，因此无法分辨诸如交叉、瓶颈、分散等复杂的纤维结构，而人脑的神经纤维往往存在交叉、分支或融合的复杂情况，使DTI重构的纤维方向变得不确定。

为了克服DTI的固有局限，高角度分辨率扩散磁共振成像(HARDI)技术应运而生。基于HARDI技术的基础之上，提出了多种纤维重构的方法，例如：Q-ball、扩散谱成像(Diffusion Spectrum Imaging，DSI)、球面反卷积(Spherical deconvolution，SD)等。从目前来看，虽然每种方法都很好的解决了复杂白质部分纤维的成像问题，但是大多数HARDI方法并没有解释非白质(灰质和脑脊液)的部分容积效应对纤维成像的影响。本发明正是利用多响应函数的RL算法来解决非白质部分对脑纤维成像的影响。

发明内容

目前该领域尚未有一种真正意义上解决非白质对脑纤维成像影响的数学模型，为了克服现有方法的不足之处，本发明提出一种基于RL算法的利用多响应核函数来处理非白质的部分容积效应的稀疏成像方法，从而使得白质和灰质交界处的纤维的重构出高分辨率低误差的纤维方向，并进一步区分出脑白质和脑灰质区域。

本发明所采用的技术方案如下：

一种脑纤维稀疏重建的方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

(1)读取脑部磁共振数据，获取施加梯度方向为g的磁共振扩散信号S(g)，未施加梯度方向的磁共振扩散信号S₀及梯度方向数据，对采集的数据进行预处理，选取所需的感兴趣区域，并计算该区域的扩散衰减信号S(g)/S₀；