[发明专利]一种基于多维跨模态影像融合技术的人脑锥体束全自动重建方法

说明书

本申请涉及一种多模态影像融合技术的人脑椎体束全自动重建方法及装置，能够针对人脑部DTI图像和MRI图像序列进行多模态融合配准，并在配准后的基础上进行人脑椎体束全自动的三维重建。

本发明涉及医学图像处理领域，特别是涉及一种人脑椎体束全自动重建的方法及装置。

背景技术

磁共振弥散张量成像由于能够无创地显示神经纤维形态，目标已被广泛第应用于医学临床中。它在脑部、脊髓、肾脏、肌肉和周围神经等部位的疾病诊疗中发挥了至关重要的作用，尤以脑部神经病变的应用最为广泛。MRI作为另外一种常见的磁共振图像，也被广泛应用在以人脑疾病的诊断中。MRI中的T1、T1C和DTI只能提供二维的影像图片，不能提供三维立体的颅内解剖结构和病灶模型。因此，颅内锥体束的三维模型，使临床医生能通过视觉从三维模型中清楚了解神经纤维束的情况，尤其是临床上锥体束因肿瘤占位效应和病变所致的位置走向异常的信息，以及病变位置锥体束、肿瘤、血管与周围组织的空间关系，为临床医生手术提供术前实体疾病模型，并进一步在实体模型上设计规划手术方案、评估手术风险，已成为广泛的研究热点。

目前的人脑椎体束三维重建技术一般分为三大种类 ：一种方案是对单一DTI影像通过张量计算之后的图像利用手动放置种子点的方式重建椎体束；一种方案需要利用mimics等商用软件，并配合医护工作者的手动设置和操作，对这类商用软件依赖性过强。另外一种方案则需要通过大量的设备参数来转梯度表达到配准效果。

发明内容

本发明涉及一种基于多维跨模态影像融合技术的人脑椎体束全自动重建方法，包括如下步骤：

步骤一、数据质量检查，包括基准图像序列和DTI序列的质量参数检查；

步骤二、数据预处理，包括数据格式转换、数据矫正、拟合张量模型；

步骤三、基于步骤二的拟合张量模型进行人脑纤维束的分割提取；

步骤四、将分割提取得到的人脑纤维束数据保存为模型文件；

步骤五、与基准序列进行融合配准得到旋转矩阵；

步骤六、基于步骤五得到的旋转矩阵，对步骤四中的模型文件进行模型旋转，以得到更加符合真实情况的人脑锥体束模型。

有益效果：本发明提出的上述人脑椎体束全自动重建方法能够避免现有技术中常用的三种方案所带来的问题，选定影像序列之后的重建过程无需人为放置种子点；避免对特定商用软件的过渡依赖；无需大量设备参数，采用先重建后模型配准到基准序列的方法，保证配准精度。

附图说明

图1是本发明获取的人脑部MRI图像；

图2 是本发明获取的人脑部DTI图像；

图3是本发明人脑椎体束重建后图像。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合具体实施方式对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，但并不用于限定本发明。