基于相关预测模型的磁共振图像中检测结构形变的方法

摘要

本发明涉及一种基于相关预测模型的磁共振图像中检测结构形变的方法，技术特征在于：利用一组配准到标准模板的正常被试的三角化大脑皮层表面，计算出该组表面上的顶点与其余顶点之间的结构相关性。利用这种相关性及典型相关预测模型，可以依据不存在大脑结构形变的正常区域的顶点位置，预测出存在大脑萎缩的区域中顶点的期望位置。比较预测模型得到的顶点位置与预测之前的顶点位置，量化大脑皮层表面因大脑萎缩所带来变形，从而量化大脑因脑萎缩所致的结构形变的程度。本发明相对其他方法最主要的优点在于，能在只有单时间点的磁共振结构图像可用的情况下，检测大脑结构形变是否存在及量化结构形变的程度。

主权项

一种基于相关预测模型的磁共振图像中检测结构形变的方法，其特征在于步骤如下：步骤1对三维大脑核磁共振图像进行预处理：利用可变性模型方法去除核磁共振图像中的脑壳，利用配准方法去除非核磁共振图像中的大脑组织，利用高斯混合模型方法对核磁共振图像中的大脑图像进行组织分割，得到白质，灰质和脑脊髓液三种组织类型表示的数字图像；步骤2：利用Marching Cubes方法从组织分割后的数字图像中重构三角化的、以灰质-白质分界面表现的大脑皮层内表面的数字图像；步骤3：采用步骤1和步骤2处理一组正常的大脑核磁共振图像，得到正常的三角化的、以灰质-白质分界面表现的大脑皮层内表面的数字图像；步骤4：利用弹性变形配准方法将步骤3中得到的一组正常的大脑皮层内表面的数字图像配准到标准模板空间，利用 corr ( v i , v j ) = cov ( v i , v j ) σ i σ j 计算数字图像的三角化表面上顶点之间的结构相关性；其中：vi及vj分别代表顶点i与j在样本集中的观测值，corr(vi，vj)为顶点vi与vj之间的空间相关性，cov(vi，vj)为vi与vj之间的协方差，σi与σj分别代表vi及vj的标准差；计算中vi及vj分别由其x，y，z三个坐标分量代替，相关性的取值为三个分量的均值；步骤5：采用步骤1和步骤2处理被测大脑的核磁共振图像，得到被测大脑的三角化的、以灰质-白质分界面表现的大脑皮层内表面S的数字图像；步骤6：在步骤5中得到的待测被试的大脑皮层内表面S上待检测区域ROI，将位于ROI中的顶点集合V1的坐标值视作待预测变量，而将位于ROI以外的顶点集合V2的坐标视为已知变量，利用典型相关模型来预测V1的期望值V1p，步骤如下：步骤a：利用V1及V2在训练样本中的观测值X及Y，通过典型相关计算X及Y的典型相关变量U＝XTA和V＝YTB，其中：变换矩阵 A = C XX - 1 / 2 e , B = 1 ρ C YY - 1 C YX C XX - 1 / 2 A , ρ与e由求解以下特征值-特征向量问题可得： C XX - 1 / 2 C XY C YY - 1 / 2 C YX C XX - 1 / 2 e = ρ 2 e ; CXX，CYY，CXY，CYX定义为：CXX＝cov(X，X)，CYY＝cov(Y，Y)，CXY＝cov(X，Y)，CYX＝CXY；式中COV(·)为协方差运算符；步骤b：在得到变换矩阵A后，将V1变换到典型相关空间，其典型相关变量为V1′＝V1TA；在典型相关空间根据步骤4中得到的顶点结构相关性，利用线性回归模型预测V1p的典型相关变量V1′p；步骤c：利用变换矩阵B求得V1p：V1p＝(V1′p·B-1)T，用V1p替代V1，得到S的预测值S’；步骤7：根据S与S的预测值S’，在欧几里德空间计算S与S’上顶点对之间的结构形变程度的距离指标： d ( v i , v i ′ ) = ( x i - x i ′ ) 2 + ( y i - y i ′ ) 2 + ( z i - z i ′ ) 2 vi∈S，v′i∈S′，式中(xi，yi，zi)及(x′i，y′i，z′i)分别为顶点vi和其预测值v′i的三维坐标值。