发明名称 扩散峭度张量成像的高阶张量特征参数提取方法
摘要 本发明涉及医疗器械技术领域,为提出一种新的实用的人脑白质结构异常的磁共振成像参数提取方法,通过一定的特征提取方法对组织的各向异性进行分析,达到客观评价病变程度的目的,本发明采取的技术方案是,扩散峭度张量成像的高阶张量特征参数提取方法,包括如下步骤:通过受试者在磁共振扫描仪上采集组织沿多个方向的扩散加权信号,拟合得到反映组织内水分子扩散分布概率密度函数特征的二阶及四阶张量,通过一定的张量分析得到由于组织结构异常引起的水分子扩散分布异常的病变特征,主要有扩散系数和峭度系数两个不同角度的参数。本发明主要应用于医疗器械设计制造。
申请公布号 CN103142229B 申请公布日期 2015.12.02
申请号 CN201310056881.4 申请日期 2013.02.22
申请人 天津大学 发明人 赵欣;陈元园;倪红艳;丁皓;张希;明东
分类号 A61B5/055(2006.01)I 主分类号 A61B5/055(2006.01)I
代理机构 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 代理人 刘国威
主权项 一种扩散峭度张量成像的高阶张量特征参数提取方法,其特征是,包括如下步骤:通过受试者在磁共振扫描仪上采集组织沿多个方向的扩散加权信号,拟合得到反映组织内水分子扩散分布概率密度函数特征的二阶及四阶张量,通过一定的张量分析得到扩散系数和峭度系数两个不同角度的参数;对应张量矩阵的特征值和特征向量,采集组织沿多个方向的扩散加权信号进一步细化为:1.1数据的采集在3.0T的磁共振扫面仪器上,采用单次激发平面回波(SE‑EPI)序列进行30个敏感梯度方向3个扩散敏感因子b值的扩散加权DWI信号采集;1.2数据的预处理首先采用FSL(the FMRIB Software Library)软件的FDT对数据进行涡流矫正和头动矫正操作,以及SUSAN对数据进行初步的去噪处理,其次在张量拟合再对数据进行非局部均值滤波操作;采用非局部的均值滤波(Non Local Means Filter)方法,对每个像素点X<sub>p</sub>处理如下式(5‑1):<maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mrow><mi>N</mi><mi>L</mi><mrow><mo>(</mo><mi>v</mi><mo>)</mo></mrow><mrow><mo>(</mo><msub><mi>X</mi><mi>p</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msub><mo>&Sigma;</mo><mrow><msub><mi>x</mi><mi>p</mi></msub><mo>&Element;</mo><mi>I</mi></mrow></msub><mi>w</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>X</mi><mi>p</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>Y</mi><mi>q</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mi>v</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>X</mi><mi>p</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>5</mn><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math><img file="FDA0000808214850000011.GIF" wi="922" he="75" /></maths>这里,I代表待处理图像;v(X<sub>p</sub>)代表像素X<sub>p</sub>的灰度值;NL(v)(X<sub>p</sub>)代表像素X<sub>p</sub>的灰度值v(X<sub>P</sub>)经过非局部均值滤波的结果;w(X<sub>p</sub>,Y<sub>q</sub>)代表恢复v(X<sub>p</sub>)对应于v(X<sub>q</sub>)的权值;其中p和q均代表像素的索引编号:<img file="FDA0000808214850000012.GIF" wi="815" he="149" />这里,Z(p)是标准化的常数Z(p)=∑<sub>q</sub>w(p,q),<img file="FDA0000808214850000018.GIF" wi="45" he="59" />是使用残差方法估计的噪声标准偏差,h是一个滤波参数,距离d表示为如下:<img file="FDA0000808214850000013.GIF" wi="1044" he="135" />这里N=card(N<sub>p</sub>)=card(N<sub>q</sub>),<img file="FDA0000808214850000019.GIF" wi="73" he="71" />和<img file="FDA00008082148500000110.GIF" wi="68" he="68" />分别代表像素X<sub>p</sub>和像素Y<sub>q</sub>领域N<sub>p</sub>和N<sub>q</sub>中的第<img file="FDA00008082148500000111.GIF" wi="42" he="41" />个像素点,对于灰度级图像,<img file="FDA0000808214850000014.GIF" wi="834" he="98" />
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