一种基于微分流行的多b值DWI图像评估的方法

摘要

本发明涉及磁共振中多b值DWI图像评估，旨在提供一种基于微分流行的多b值DWI图像评估的方法。该种基于微分流行的多b值DWI图像评估的方法包括步骤：检查MRI图像，扫描得到多b值DWI图像；对图像进行预处理；计算出GDC。本发明将肿瘤看成是一张超曲面，不需要事先假定信号强度衰减的类型，因此计算上更加简便且能更直观地反映出组织间的差异性。

主权项

一种基于微分流行的多b值DWI图像评估的方法，其特征在于，具体包括下述步骤：A、检查MRI图像，扫描得到多b值DWI图像；B、对图像进行预处理；C、计算出GDC；所述步骤A具体是指：对人体进行磁共振检查，设定好k个b值，扫描得到多b值的DWI图像，设定多少个b值就有多少组图像；所述k为自然数；所述步骤B具体是指：对DWI图像采用高斯滤波进行去噪以及SPM刚性配准处理；所述步骤C具体是指：对步骤B得到的图片选取ROI，ROI中每个点对应不同的b值图像的信号强度关于b值进行积分；所述积分有两类，一类是同一点不同b值的信号强度都除以b值为0的信号强度，然后关于b值的对数进行积分，记为GDC1，另一类是同一点不同b值的信号强度关于b值的对数进行积分，记为GDC2，公式如下：$GDC1=\int \frac{S_b}{S_0}d\left(\log b\right)$GDC2＝∫S_bd(logb)其中，所述GDC1和GDC2是GDC模型需要计算的两个参数，S₀表示b值等于0时的信号强度，S_b表示b值所对应的信号强度；GDC模型参数确定的过程中，设定阈值T，对于某些高b值图像的信号强度减去更低b值图像的信号强度高于T的奇异点，进行舍弃，不计算到积分中；然后，对b值进行求对数；选取k个b值，即b₁...b_k，进行扫面数据；公式如下：$GDC1=\int \frac{S_b}{S_0}d\left(\log b\right)$GDC2＝∫S_bd(logb)积分得到所有点的GDC2：$GDC2={\int }_{b_1}^{b_k}\left(S_b^{\prime }-S_b\right)d\left(\log b\right)$其中，所述S_b′表示治疗后扫描得到的对应b值的信号强度，b_l...b_k表示治疗前对应b值的信号强度；因此，对于图像中的任一点，都能算出该点的GDC1和GDC2。