[发明专利]一种利用时空信息的磁共振动脉自旋标记序列部分容积校正方法有效

专利信息
申请号: 201511024108.5 申请日: 2015-12-30
公开(公告)号: CN105654485B 公开(公告)日: 2017-04-26
发明(设计)人: 刘洋;卢虹冰;李宝娟;张林川;李椋 申请(专利权)人: 中国人民解放军第四军医大学
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06T7/10
代理公司: 西安通大专利代理有限责任公司61200 代理人: 王霞
地址: 710032 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明公开了一种利用时空信息的磁共振动脉自旋标记序列的部分容积校正方法,属于医学影像的部分容积效应校正方法技术领域。在对同一被试的动脉自旋标记序列和结构像进行预处理的基础上,构建动脉自旋标记序列的四维数据,首先利用线性回归(LR)方法对图像进行三维空间校正,并将校正结果作为最大期望(EM)算法的初始值进行时间方向的部分容积校正。该方法(EM‑LR)充分利用了动脉自旋标记序列的空间和时间信息,弥补了EM算法对初始值敏感的问题,加速了EM迭代算法的收敛速度。通过实验证明,本发明具有良好的边缘保持特性,且对于范围较小的灌注异常区域具有特异性。同时,该方法也适用于其他具有时间信息的影像数据的部分容积校正。
搜索关键词: 一种 利用 时空 信息 磁共振 动脉 自旋 标记 序列 部分 容积 校正 方法
【主权项】:
一种利用时空信息的磁共振动脉自旋标记序列的部分容积校正方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)采集被试者的磁共振数据,包括结构像和动脉自旋标记序列;结构像为T1序列;(2)将结构像和动脉自旋标记序列进行配准;所述将结构像和动脉自旋标记序列进行配准,是利用SPM提供的MNI坐标系作为中间值来进行配准;使用SPM读入结构像和动脉自旋标记数据时,会产生图像坐标系与MNI坐标系之间的转换矩阵,MNI坐标对应的是标准模板,实现结构像和动脉自旋标记数据的配准;(3)利用SPM软件对结构像进行分割,获取灰质、白质和脑脊液的概率分布图像;(4)利用线性回归方法对动脉自旋标记序列进行空间部分容积校正,并利用校正结果作为最大期望算法的初始值,在时间方向上进行部分容积校正,充分利用动脉自旋标记序列的空间和时间信息,获得准确的校正结果;步骤(4)所述的利用校正结果作为最大期望值算法的初始值,在时间方向上进行部分容积校正是利用动脉自旋标记的四维数据,沿着时间轴,将具有相同三维空间坐标i的体素构成一个时间向量;假定该向量中所有元素相互独立,且其中的灰质和白质符合高斯分布,利用最大期望算法估计混合组织中灰质和白质灌注信号,具体求解方法如下:对于某一空间体素i,磁矩表示为:ΔMi=PiGMΔMiGM+PiWMΔMiWM            (1)其中,PiGM和PiWM是混合体素中灰质和白质的概率;ΔMiGM和ΔMiWM代表灰质和白质的灌注信号,灌注信号是通过label/control图像的差值ΔM来描述,且某一空间体素的脑血流与ΔM和M0图像的比值ΔM/M0等价;根据动脉自旋标记成像的两腔室模型得到:ftissue=(ΔM/M0)·Ftissue   ;其中,Ftissue是与血脑相关的血流灌注系数;M0图像是与灌注图像序列分别扫描的,采用T1序列的形式,并通过与灌注图像配准,转换成与灌注图像相同大小;故假设M0图像未受到部分容积效应的影响,得到如下关系式:CBF=fGMP+fWMP=PGM(ΔMiGMM0)FGM+PWM(ΔMiWMM0)FWM---(2)]]>其中,PGM和PWM通过动脉自旋标记序列与同一被试的结构图像进行配准后获得,FGM和FWM与图像的成像参数有关;ΔMiGM和ΔMiWM为灰质和白质的灌注信号;沿时间轴,将具有相同三维空间坐标i的体素构成一个时间向量{Yit,t=1,…,T},T代表了时间向量的维数;在观察值Yit中,灰质和白质的分量表示为:Yit=XitGM+XitWM                    (3)其中,XitGM和XitWM分别是以均数为和方差为和的随机变量,假设所有的T个体素是相互独立的,则有:p(X|X‾iGM,X‾iWM,σiGM2,σiWM2)=Πt=1T{p(XitGM|X‾iGM,σiGM2)p(XitWM|X‾iWM,σiWM2)}---(4)]]>将灌注模型和式(4)结合,得到:X‾iGM=RiGMΔMiGM;X‾iWM=PiWMΔMiWM;σiGM2=PiGMSiGM;σiWM2=PiWMSiWM;]]>其中,SiGM和SiWM分别代表了灰质和白质灌注信号的方差;假设XitGM和XitWM服从高斯分布,则公式(4)变换为:p(X|ΔMiGM,ΔMiWM,SiGM,SiWM)=Πt=1T{(12πPiGMSiGMe-(XitGM-PiGMΔMiGM)22PiGMSiGM)(12πPiWMSiWMe-(XitWM-PiWMΔMiWM)22PiWMSiWM)}---(5)]]>在最大期望算法中,第t个体素的观察值Yit是一个不完整的随机变量;XitGM和XitWM代表的是第t个体素中完整的混合组织信息,是一个完整变量;在以公式(1)为条件进行积分,建立不完整变量{Yit}与完整变量{XitGM}和{XitWM}之间的概率分布的关系,如下式:p(Yit|ΔMiGM,ΔMiWM,SiGM,SiWM)=∫{Tit=XitGM+XitWM}p(XitGM|X‾iGM,σiGM2)p(XitWM|X‾iWM,σiWM2)dX---(6)]]>其中,i代表某一体素三维空间位置,{Yit}代表具有相同空间位置i的体素所构成一个时间向量;{XitGM}和{XitWM}分别为观察值{Yit}中灰质和白质的分量。
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