[发明专利]基于多模态MRI数据的脑瘤术后空间域分割方法

说明书

本发明公开了一种基于多模态MRI数据的脑瘤术后空间域分割方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获得脑瘤手术后的MRI数据，对数据进行预处理，(2)将步骤(1)的数据映射到空间域上进行分割处理，所述空间域分割处理包括以下步骤：①构建正常人脑不同组织对称性模板，②提取Haar结构特征，③将结构随机森林方法结合AdaBoost框架获得初步的概率结果，④利用相似性区域增长算法增长标签，获得空间域分割结果。本发明基于AdaBoost框架重采样结合结构随机森林算法，提高了采样的效率；利用四维Haar特征更能保证图像的全局和局部特征，利用优化的相似性准则进行区域增长，从而提高局部区域的准确性。

技术领域

本发明属于图像处理与生物医学结合的技术领域，尤其是一种基于多模态MRI数据的脑瘤术后空间域分割方法。

背景技术

脑肿瘤(脑瘤)严重威胁人类健康。磁共振图像(MRI)分割是脑瘤手术放射治疗计划制定、长期纵向研究的一个重要前提。本方法基于多模态MRI数据的脑瘤术后分割，具有重要意义。脑肿瘤是指生长在颅腔内的癌性物质，包括脑实质发生病变引起的原发性肿瘤，也有由身体其他部位转移侵入颅内的继发性肿瘤。在人群中发病率很高，已经成为危害人民生命健康的重要肿瘤之一。而且不论其性质是良性还是恶性，一旦在颅内占据一定空间，势必压迫脑组织，造成颅内压升高、中枢神经损害，危及患者的生命。全球每年发生原发性脑瘤的人数约为250,000人，2013年最新的肿瘤流行病学调查研究结果表明，脑肿瘤发病率占全身肿瘤发病率的1.4％，而死亡比例超过2.4％。2011年中国肿瘤登记地区脑瘤新发病例数为87 220例，发病率为6.47/10万，年因脑瘤死亡病例数为50777例。

世界卫生组织根据脑肿瘤的恶性程度将其分成四级：I级为良性，II级为低度恶性，II和IV为高度恶性。I级和II级的脑瘤有着比较好的预后，手术的紧迫性没有高度恶性的肿瘤高，有时仅作观察随访即可。具有高度恶性的胶质母细胞瘤，可以发生时即为胶质母细胞瘤，也可从良性的星形细胞瘤恶变而来。目前在临床工作中，手术加术后放疗已成为脑瘤的常规治疗模式，已被公认是一种有效治疗手段。

针对磁共振成像(MRI)进行脑肿瘤区域分割是脑瘤手术放射治疗计划制定、长期纵向研究的一个重要前提。在各种医学影像学技术中，磁共振成像(MRI)对软组织有着很强的分辨力，所以据此界定肿瘤边界更为准确。MRI图像脑肿瘤分割在诊断、病理分析、治疗以及科学研究等方面具有重要意义。临床上一般由有经验的医生根据解剖知识，利用计算机辅助软件手工勾画分割肿瘤区域。但是，人工分割的主观性很强，不同的医生对同一病人的磁共振图像会有不同的判断结果，同一个医生在不同的时期对同一病人的图像判断结果也存在差异，而且医学图像成像过程中很容易因为噪声、场偏移效应、组织运动和局部体积效应的影响，造成图像本身存在模糊、灰度不均匀等现象。因此人工分割速度慢、实时性差、可重复性差，难以胜任大量图像数据的分割处理工作。为了减轻医生们的工作强度，同时提高分割的正确率，特别是降低病变部位的漏过率，在脑瘤图像的分割的过程中采用计算机软件辅助操作。一般情况下磁共振图像中的脑肿瘤有如下特性：大小和位置各异；在不同模态的MRI上的外观各异；密度可能和正常组织相交叠；可能有占空效应(新组织挤走了正常组织)或渗透效应(改变现有组织的特性)；内部结构的复杂性，存在血管或出现钙化等；周围可能伴随着水肿等。这些对分割方法的选择提出了更高的要求。