[发明专利]一种基于体素的全脑QSM联合ROI分析的方法

说明书

本发明公开了一种基于体素的全脑QSM联合ROI分析的方法，包括：获取QSM图像，创建全脑样本模板；根据QSM图像和全脑样本模板的配准关系，进行体素的QSM全脑分析，获得全脑QSM结果；基于全脑QSM结果，结合Brainnetome图集和OASIS‑TRT‑20融合模板，进行ROI分析，获得目标分析结果。本发明通过创建全脑样本模板，通过严格的配准方法，获得基于体素的全脑QSM图像，以此获得全脑范围的不同脑区铁含量差异，同时，通过进一步选择精细皮层ROI验证成人脑内铁含量水平，能够更加全面的反应全脑水平的铁含量变化特点。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，特别是涉及一种基于体素的全脑QSM联合ROI分析的方法。

背景技术

铁参与人体众多重要的活动，比如代谢、DNA合成、正常脑功能维持。脑内铁负载过多，会产生过多的自由基，造成氧化应激损伤，造成神经元及细胞死亡，导致神经元退变。多种神经退行性疾病，比如阿尔茨海默病、帕金森病、肌萎缩侧索硬化症等神经元退变疾病，以及正常的老化，均证实铁介导的氧化应激损伤参与疾病的病理机制。多种抗氧化应激药物在神经退行性疾病的应用，更进一步说明准确有效评价氧化应激在疾病中的作用，对于实现在体分析大脑内氧化应激损伤和相关药物作用，具有非常现实的意义。定量磁敏感图(quantitative susceptibility mapping,QSM)是近年发展起来可直接反应脑内铁含量的方法，该方法获得的脑内铁含量可与尸检铁蛋白染色结果比拟，从而间接反映大脑的氧化应激损伤范围和程度。然而，目前大多数基于QSM的脑内铁含量分析，采用的是基于个别感兴趣解剖区域的分析，即通过优先选定一部分脑区，评价相应脑区的铁含量变化。而优先选定ROI的分析有两个缺点。一方面无论是老龄化亦或是神经退行性疾病，累及的脑区众多，筛选部分ROI的分析，并不能反映全脑水平的铁含量变化特点，因此获得的铁含量异常的脑区容易产生偏移。另一方面，以往基于常规解剖图集的选择方法，选择感兴趣区中含有较多的白质成分，而过多的铁主要被巨噬细胞吞噬，沉积于少突胶质细胞以及神经元等皮层结构，包含过多白质成分的感兴趣区，容易降低均值检测的敏感性。

发明内容

为解决上述问题，本发明提出通过基于体素的全脑QSM分析获得成人脑内铁含量分布差异，结合Brainnetome atlas和OASIS-TRT-20融合模板，获得基于功能的精细皮层ROI，同时结合精细皮层ROI，去除全脑水平分析由于平滑作用带来的膨胀或模糊效应，增加皮层铁含量异常检出敏感性，从而精准评价成人脑内铁含量。

本发明提供了如下方案：一种基于体素的全脑QSM联合ROI分析的方法，包括：

获取QSM图像，创建全脑样本模板；根据所述QSM图像和所述全脑样本模板的配准关系，进行基于体素的QSM全脑分析，获得全脑QSM结果；

基于所述全脑QSM结果，结合Brainnetome图集和OASIS-TRT-20融合模板，进行ROI分析，获得目标分析结果。

优选地，获取所述QSM图像包括：

通过梯度回波序列获得原始QSM图像，通过多回波磁敏感对所述原始QSM图像进行加权，基于加权后的QSM图像进行拉普拉斯的相位去卷积，获得不同回波时间下的去卷积相位图，将所述相位图标准化并通过复杂调和伪影去除法进行背景相位移除；基于条件的LSQR技术进行频率加权，获得所述QSM图像。

优选地，获取所述QSM图像还包括：

基于非线性最小二乘法拟合，获得初始场图，通过傅里叶变换和拉普拉斯变换，获得每个回波时间下基于拉普拉斯算子的相位解缠绕；将每个回波时间下解缠绕后的相位图像，通过相应的回波时间进行标准化，获得频移；通过条件最小二乘法和所述频移，获得所述QSM图像。

优选地，创建所述全脑样本模板包括：

对T1结构像数据进行射频偏移校正，获得校正T1结构像；