[发明专利]一种基于皮层顶点云的大脑局部形态特征描述方法

说明书

本发明公开了一种基于皮层顶点云的大脑局部形态特征描述方法，实施步骤包括：获取脑结构磁共振成像的原始数据；根据脑结构磁共振成像进行皮层顶点云采样并重构获取大脑曲面重构图像；针对大脑曲面重构图像的目标局部区域选取关键点，确定关键点的局部表面；使用旋转投影统计量算法RoPS提取局部表面的三维特征描述量，从而得到局部表面对应的皮层局部形态特征描述。本发明具有计算迅速、数据处理效果理想，使用顶点云描述的大脑皮层局部形态特征不依赖于成像信号的幅值绝对值、不同MRI机器间可迁移、分类判别性能优良的优点。

技术领域

本发明涉及大脑形态学特征描述方法，具体涉及一种基于皮层顶点云的大脑局部形态特征描述方法。

背景技术

大脑皮层结构的可塑性是脑科学与认知神经科学领域的关键科学问题之一。发育、老化、长期训练和部分严重脑疾病等都伴随有大脑皮层结构的形态学变化。结构磁共振成像等非侵入式的脑成像手段，可以测量这些形态学变化，若能够设计合适的局部特征描述方法，将为构建脑结构发展的生物学标记提供方法学支撑。

目前，大脑皮层局部形态特征描述方法包括灰质密度(或灰质容量)、皮层面积、皮层厚度、皮层曲率等，这些特征能够描述“点”位置的灰质变化，具有精度高、计算简便等优势。然而，这些特征描述方法也存在以下问题：(1)对磁共振扫描仪型号和参数敏感。由于以上特征描述依赖于成像信号幅值的绝对值，而磁共振扫描仪型号和参数的变化会引起成像信号幅值的绝对值变化，从而使得以上特征描述在多中心脑影像数据分析中存在困难。(2)难以捕捉脑皮层曲面的空间变化特性，不能够将局部皮层表面作为整体来描述。在发育、老化、长期训练和脑疾病发展过程中，皮层的三维表面形态发展变化，而这些变化在具体“点”的灰质密度、皮层面积和厚度上却不明显。

发明内容

本发明要解决的技术问题：针对现有技术的上述问题，提供一种计算迅速、数据处理效果理想，使用顶点云描述的大脑皮层局部形态特征不依赖于成像信号的幅值绝对值、不同MRI机器间可迁移、分类判别性能优良的基于皮层顶点云的大脑局部形态特征描述方法。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种基于皮层顶点云的大脑局部形态特征描述方法，实施步骤包括：

1)获取脑结构磁共振成像的原始数据；

2)根据脑结构磁共振成像进行皮层顶点云采样并重构获取大脑曲面重构图像；

3)针对大脑曲面重构图像的目标局部区域选取关键点，确定关键点的局部表面；

4)使用旋转投影统计量算法RoPS提取局部表面的三维特征描述量，从而得到局部表面对应的皮层局部形态特征描述。

优选地，步骤2)的详细步骤包括：

2.1)采用FreeSurfer软件对脑结构磁共振成像进行灰白质分割；

2.2)针对灰白质分割后的脑结构磁共振成像进行皮层顶点云采样；

2.3)视皮层顶点云采样得到的稠密顶点为顶点云，基于顶点云计算关键顶点及邻域，基于关键顶点及邻域重构获取大脑曲面重构图像。

优选地，步骤2.3)的详细步骤包括：

2.3.1)视皮层顶点云采样得到的稠密顶点为顶点云；

2.3.2)计算顶点云每个点的相关顶点和邻接三角形；

2.3.3)针对每个点的相关顶点和邻接三角形，统计所有三角形边长，获得边长的平均值与方差，然后删除长于平均值加两倍方差的边，每个点的相关顶点和剩余的邻接三角形的边作为该点的关键顶点及邻域，基于关键顶点及邻域重构获取大脑曲面重构图像。

优选地，步骤4)的详细步骤包括：