[发明专利]一种神经外科脑部手术辅助仪

摘要

本发明属于医疗器械技术领域，公开了一种神经外科脑部手术辅助仪，包括：图像数据采集模块，用于采集正常人组和病人组两组脑部图像数据；弥散加权模块，对图像数据采集模块采集的图形利用弥散加权序列得到弥散图像数据；预处理模块，将弥散图像数据进行预处理；用基于Linux的FSL软件对所述弥散图像数据进行去涡流处理和头动矫正；提取模块，提取预处理模块得出的每个个体的所述各向异性骨架图像、平均扩散率骨架图像和径向弥散率骨架图像的特征；分析模块，对所得的存在显著差异的区域进行多变量分析。本发明利用DTI成像模式，通过多变量的研究方法，为临床治疗找到了病变区域提供了影像学证据。

主权项

1.一种神经外科脑部手术辅助仪，其特征在于，所述神经外科脑部手术辅助仪包括：图像数据采集模块，用于采集正常人组和病人组两组脑部图像数据；图像数据采集模块的图像采集方法包括：图像灰度化，为方便图像的边缘提取，利用数字图像处理中RGB图像的R、G、B各个通道的像素值与灰度图像像素值的转换关系将彩色图像转化为灰度图像，公式如下：Gray＝R*0.3+G*0.59+B*0.11；图像边缘提取，利用数字图像处理方法中的Roberts算子边缘检测技术作用于灰度图像获取图像的边缘，不同的检测算子具有不同的边缘检测模板，我们根据具体模板计算交叉像素的差分作为当前像素值，使用模板如下：E(i,j)＝|F(i,j)‑F(i+1,j+1)|+|F(i+1,j)‑F(i,j+1)|；图像处理，利用高通/低通滤波器对灰度图像进行滤波处理以构造待评价图像的参考图像，采用3*3均值滤波器，利用滤波模板遍历图像每个像素，每次将模板中心置于当前像素，以模板内所有像素的平均值作为当前像素新值，模板如下：图像边缘统计信息计算，分别计算图像滤波前后各自边缘灰度信息，滤波处理前的待评价图像F统计信息为sum_orig,滤波处理后的参考图像F2统计信息为sum_filter,具体计算公式如下：其中，w1与w2是根据离中心像素的距离设定的权值，w1＝1，w2＝1/3；图像模糊度指标计算，将得出的图像滤波前后边缘灰度统计信息的比值作为模糊度指标，为方便评价，取较大的为分母，较小的为分子，保持该值介于(0,1)之间；根据最佳视觉效果的DMOS范围得出对应的一个模糊度指标范围[min,max]；图像模糊度调整，若图像模糊度指标小于min，说明图像滤波前后变化很大，原图像过于锐化，则利用低通滤波器进行滤波调整；同理若大于max，说明图像滤波前后变化很小，原图像过于模糊，则利用高通滤波器进行滤波调整，以达到更佳视觉效果；得出最终图像和该图像模糊度评价指标，并显示在神经外科脑部手术辅助仪的智能终端屏幕；弥散加权模块，对图像数据采集模块采集的图形利用弥散加权序列得到弥散图像数据；预处理模块，将弥散图像数据进行预处理；用基于Linux的FSL软件对所述弥散图像数据进行去涡流处理和头动矫正；对经处理得出的图像进行去脑壳处理；对经处理得出的图像进行弥散张量拟合，得出各向异性图像、平均扩散率图像、径向弥散率图像；将所述各向异性图像通过非线性配准方法配准到标准空间；将所有配准到标准空间的所述各向异性图像进行平均得到平均各向异性图像；将所述平均各向异性图像进行骨架化，得到白质骨架；将得出的所述各向异性图像、平均扩散率图像、图像按个体分别投射到所述白质骨架上，得到每个个体的各向异性骨架图像、平均扩散率骨架图像和径向弥散率骨架图像；提取模块，提取预处理模块得出的每个个体的所述各向异性骨架图像、平均扩散率骨架图像和径向弥散率骨架图像的特征：分析模块，对所得的存在显著差异的区域进行多变量分析。