一种基于扩散张量成像的脑部特征提取方法
专利汇可以提供一种基于扩散张量成像的脑部特征提取方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种基于 扩散张量 成像的脑部特征提取方法，包括以下步骤：1)，采用基于三维谐振子的重构与估计模型：该模型采用多壳q空间中 水 分子扩散方向数据的映射的方法，简称SHORE模型；2)，计算两个基于SHORE模型的标量映射：计算基于SHORE模型下的均方位移和零位移概率，均方位移表示在t时刻水分子距离初始 位置 的距离，即水分子随机运动在空间范围内的度量，标量映射是通过水分子在一定时间内最低限度扩散的概率 密度 ；3)，数据的 可视化 显示：通过调用Matplotlib二维图像数据显示工具来呈现SHORE模型通过映射后的图像。本 发明 结合扩散张量成像技术，更清晰、更有效、更能体现脑部特征结构。，下面是一种基于扩散张量成像的脑部特征提取方法专利的具体信息内容。
1.一种基于扩散张量成像的脑部特征提取方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
1)，采用基于三维谐振子的重构与估计模型：
该模型采用多壳q空间中水分子扩散方向数据的映射的方法，简称SHORE模型；首先q空间磁共振衰减信号在三维量子力学谐振子问题中扩展为正交基，也就是通过三维扩展方案来表示一维的q空间数据；而衰减信号的傅里叶反变换得到能够提供连接信息的平均传播算子；
2)，计算两个基于SHORE模型的标量映射：
计算基于SHORE模型下的均方位移和零位移概率，均方位移简称MSD，指的是表示在t时刻水分子距离初始位置的距离，即水分子随机运动在空间范围内的度量，零位移概率简称rtop，所述标量映射是通过水分子在一定时间内最低限度扩散的概率密度；
3)，数据的可视化显示：
通过调用Matplotlib二维图像数据显示工具来呈现SHORE模型通过映射后的图像；所述Matplotlib是一个二维绘图库并且能够应用于python脚本。
2.如权利要求1所述的一种基于扩散张量成像的脑部特征提取方法，其特征在于：所述步骤3)中，调用Matplotlib中对应功能的类。
3.如权利要求1或2所述的一种基于扩散张量成像的脑部特征提取方法，其特征在于：
所述步骤1)中，建立基于SHORE模型包括以下步骤：
首先读取数据，建立模型：
E(q)＝S(q)/S0 (1)
E(q)为q空间磁共振衰减信号,S(q)为扩散信号强度，而S0未加扩散梯度的脉冲，q为时一个实验控制参数：
q＝(2π)-1γδG (2)
γ为磁旋比，δ为扩散梯度脉冲的持续时间，G代表扩散梯度向量；q空间磁共振衰减信号正交基基础下在三维量子力学谐振子问题中扩展：
其中，cnlm为变换系数，Φnlm(u,q)为基函数，n为Φnlm(u,q)的径向阶，l球面谐波函数的阶次，L为l的最大值，N为n的最大值：
u表示每个体素常数的估计数据，ζ是一个比例系数，Γ为Gamma函数， 是广义拉盖尔多项式， 是球面谐波函数，m为角度。
4.如权利要求3所述的一种基于扩散张量成像的脑部特征提取方法，其特征在于：所述步骤2)中，计算基于SHORE的标量映射，包括以下步骤：
2.1计算系踪传播算子，衰减信号的傅里叶反变换能够得到系踪传播算子:
R代表净位移向量，是傅里叶共轭，P(R)为系踪传播算子；
2.2计算基于SHORE模型下的均方位移：
首先计算水分子的平均扩散位移矢量，它与体素中平均扩散系数相关，并通过爱因斯坦扩散方程计算：
其中 是扩散位移矢量，Δ表示扩散时间，MD是平均扩散系数，均方位移可以通过概率密度函数的加权平方位移求得：
其中概率密度函数的求法如下：
其中D为扩散张量；
2.3计算SHORE模型下的零位移概率
零位移概率标量映射是通过水分子在一定时间内最低限度扩散的概率密度；零位移概率是给定的概率密度函数中水分子零位移的概率，即：
其中Po零位移概率。
5.如权利要求1或2所述的一种基于扩散张量成像的脑部特征提取方法，其特征在于：
所述步骤3)中，将步骤2)中计算得到的数据放入Matplotlib库中进行绘图，最后通过Matplotlib工具显示出来。
一种基于扩散张量成像的脑部特征提取方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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