水弥散运动可视化的方法
阅读：350发布：2020-06-13
专利汇可以提供水弥散运动可视化的方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种分析磁共振弥散参数图的分析方法，即 水 弥散运动 可视化 的方法，特别是3T高场磁共振的32个弥散张量方向的参数图分析方法，是医疗影像诊断脑内水分子弥散运动病理生理改变的重要方法。本发明的目的就在于克服人工勾画感兴趣区法(ROI)的 缺陷 ，即克服了其主观性强、费时费 力 及可操作性较差，并且不能客观、快速和准确地显示细胞外水分子弥散运动模式的缺点。根据如上所述，本发明克服上述缺陷，设计了自动化进行全脑分析磁共振弥散参数图的分析方法，即水弥散运动可视化的方法，特别是32个弥散张量方向的参数图分析方法，国内尚无此分析方法的报道。，下面是水弥散运动可视化的方法专利的具体信息内容。
1.根据权利要求是一种水弥散运动可视化的方法，其特征是：分析3T高场磁共振的32个弥散方向的弥散张量成像及其参数图(如脑表观弥散系数图像)。
2.根据权利要求1所述的水弥散运动可视化的方法，其特征是：从磁共振设备上获取的弥散系数图像从DICOM格式转换为*.img和*.hdr格式。
3.根据权利要求1、2所述的水弥散运动可视化的方法，其特征在于将解剖脑功能区分割和提取大脑皮层的脑区。
4.根据权利要求3所述的水弥散运动可视化的方法，其特征在于计算构成各个解剖脑区的体素的灰阶平均值和方差。
5.根据权利要求4所述的水弥散运动可视化的方法，其特征在于使用方差分析和独立样本t检验方法分析人脑内水弥散分布特征的差异。
6.根据权利要求5所述的水弥散运动可视化的方法，其特征在于将人脑内水弥散分布特征的统计学差异用可视化的图像显示出来，以帮助诊断疾病。
水弥散运动可视化的方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种分析磁共振弥散参数图的分析方法，即水弥散运动可视化的方法，特别是3T高场磁共振的32个弥散张量方向的参数图分析方法，是医疗影像诊断脑内水分子弥散运动病理生理改变的重要方法。
背景技术
[0002] 2011年，国际学者明确提出轻度认知功能障碍(Mild cognitive impairment，MCI)代表了多种认知功能障碍疾病(痴呆)的临床前期，对MCI的病因学分型将有助于临床上早期治疗和逆转病情。然而，由于多种认知功能障碍疾病的神经病理改变相似，在临床诊断上常被误诊。而近年来，磁共振成像成为这一类疾病的重要的诊断支持证据。磁共振弥散张量成像(DTI)具有在活体中准确定位脑细胞的病理损伤部位及程度的能力。然而，在MCI期该病理改变轻微，肉眼无法识别图像变化，因此，急需一种磁共振弥散参数图的分析方法，即水弥散运动可视化的方法。
[0003] 我们的前期工作进行了3T高场磁共振的32个弥散方向的DTI，并对各种认知障碍疾病的脑DTI参数图进行了分析，发现在遗忘型轻度认知功能障碍(aMCI)和阿尔茨海默病(AD)中，表观弥散系数值(ADC)值升高的脑区具有解剖偏侧性(非对称性分布)，左侧海马及海马旁回首先出现ADC值升高，之后进展为双侧受累，在AD组中，以右侧受累为主。在脑内，灰质水弥散分布规律符合低成本高效率的小世界特性，双侧海马具有网络集点功能，左侧海马的网络连接性容易损伤，并在aMCI和AD中早期丧失。这些水弥散的可视化研究可能为预测认知衰退的提供客观的生物学指标。
[0004] 在本发明之前，多数研究者采用人工勾画感兴趣区法(ROI)，确定脑区后再计算各个脑区的ADC值。人工勾画ROI具有主观性强、费时费力及可操作性较差的缺点，不能客观、快速和准确地显示细胞外水分子弥散运动模式。
发明内容
[0005] 本发明的目的就在于克服人工勾画感兴趣区法(ROI)的缺陷，设计了自动化的进行全脑磁共振弥散参数图的分析方法，即水弥散运动可视化的方法，特别是32个弥散张量方向的参数图分析方法，国内尚无此分析方法的报道。
[0006] 本发明的技术方案是：
[0007] 1.建立医疗影像诊断脑内水分子弥散运动病理生理改变的分析方法，即水弥散运动可视化的方法，特别是32个弥散张量方向的参数图分析方法，目前国内没有可借鉴的有效成熟的方法。
[0008] 2.水弥散运动可视化的方法特征是：分析3T高场磁共振的32个弥散方向的弥散张量成像及其参数图(如脑表观弥散系数图像)。
[0009] 3.水弥散运动可视化的方法特征是：从磁共振设备上获取的弥散系数图像从DICOM格式转换为*.img和*.hdr格式。
[0010] 4.水弥散运动可视化的方法特征在于将解剖脑功能区分割和提取大脑皮层的脑区。
[0011] 5.水弥散运动可视化的方法特征在于计算构成各个解剖脑区的体素的灰阶平均值和方差。
[0012] 6.水弥散运动可视化的方法特征在于使用方差分析和独立样本t检验方法分析人脑内水弥散分布特征的差异。
[0013] 7.水弥散运动可视化的方法特征在于将人脑内水弥散分布特征的统计学差异用可视化的图像显示出来，以帮助诊断疾病。
[0014] 本发明的优点和效果在于，建立了一个基于解剖脑区(AVOI)水平的，用来研究脑细胞外水分子弥散张量参数图改变模式的方法，尤其是适于认知障碍疾病(aMCI和AD)中的诊断和鉴别诊断。基于解剖脑区(AVOI)分析的优势在于，将大脑半球的皮层结构自动分割为90个脑区，对每个脑区的灰度平均值都进行自动分析。不需要人工手动勾画脑区，减少了主观误差，提高了效率，增加了结果的可重复性。附图说明
[0015] 图1——本发明中水弥散运动可视化的方法的技术方案流程图。
[0016] 图2——本发明中将水弥散运动可视化的方法具体实施在认知障碍疾病脑中的效果图。
[0017] 左图：在aMCI和NC组间，ADC值有统计学差异脑区位于边缘系统(左侧海马、左侧海马旁回、右侧岛叶)、左侧丘脑、右侧角回和其他额叶脑回(两侧眶回)。 [0018] 中图：在aMCI和AD组间，ADC值有统计学差异脑区位于边缘系统(右侧海马、右侧楔回、双侧颞上极、左侧颞横回)、左侧枕叶梭状回、双侧额下回岛盖部和其他额叶脑回。 [0019] 右图：在AD和NC组间，ADC值有统计学差异脑区从双侧海马回扩展到周围边缘系统和相关皮层(包括右侧扣带回、右侧海马旁回、右侧岛叶、左侧颞上极、左侧颞横回、双侧额下回岛盖部、右侧缘上回、左侧角回)。
[0020] 图3——本发明中将水弥散运动可视化的方法的具体实施在认知障碍疾病脑中的效果图。我们进行认知障碍疾病的脑灰质水弥散的神经网络水平分析其小世界特性发现，在aMCI 和AD中海马网络集点功能丧失。
具体实施方式
[0021] 本发明的技术思路是利用脑图谱中对脑区勾画的已有知识，将映射到脑图谱上的图像进行自动分割，从而实现脑区水平的脑功能分析，并且应用于认知功能障碍疾病。 [0022] 下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明发明而不用于限制本发明的范围。
[0023] 1.本发明的技术方案
[0024] 如图1所示：
[0025] 本发明的具体实施步骤为：
[0026] (1)采集受试者的3T磁共振的脑弥散张量图像，并重建32个弥散方向参数图； [0027] (2)由研究人员根据图像的清晰度等指标评估图像质量；
[0028] (3)将符合质量要求的弥散系数图像从DICOM格式转换为*.img和*.hdr格式，目的是将2D图像文件序列重组为单个3D图像文件，并去除受试者、设备信息； [0029] (4)使用最大互信息方法将弥散系数图像与EPI模板图像进行图像线性配准，以减少两者之间尺寸，方位和角度之间的差异；
[0030] (5)利用离散余弦变换的方法，对上一步操作后得到的弥散系数图像进行形变，并根据使得图像与图谱之间对应体素灰度值之间的差值平方和最小作为目标函数，实现图像与图谱之间的非线性配准，将弥散系数图像映射到脑图像空间；
[0031] (6)将大脑解剖模板根据座标原点重合，分辨率相同，图像矩阵大小相同的原则，利用刚体空间变换的方法将解剖模板映射到完成空间映射的弥散系数图像； [0032] (7)计算构成各个解剖脑区的体素灰阶平均值和方差等脑区数字信息； [0033] (8)从EXCEL格式报告提取脑区数字信息，根据流行病学和统计学方法进行分析，建立数字化的健康人脑的水弥散模型；
[0034] (9)使用方差分析，团体T检验方法分析患者和健康人的脑区信息，找到有统计学差异的脑区，为研究早期认知障碍疾病提供客观量化依据；
[0035] (10)计算小世界特性参数，建立网络模式图；
[0036] (11)将人脑内水弥散分布特征的统计学差异用可视化的图像显示出来，以帮助诊断疾病。
[0037] 2.本发明的具体应用效果的说明：
[0038] 如图2、3所示：
[0039] 研究对象挑选于200位55～90岁的老年人脑的DTI参数图像中。根据aMCI、AD、对照组诊断标准及影像研究弥散系数图像质量控制标准确定入组。最终入组90例，30例AD(平均年龄64.0±7.0岁，男18例，女12例)，30例aMCI(平均年龄65.4±4.4，男17例，女13例)，认知正常对照组(NC)30例(平均年龄66.7±4.8，男12例，女18例)。 [0040] 我们建立的水弥散运动可视化的方法已经成功的将各个研究组间的各个脑区的水分子弥散差异用解剖位置和色阶直观的表示出来；独立样本t检验显示，在aMCI和NC组间(图2)，ADC值有统计学差异脑区位于边缘系统(左侧海马、左侧海马旁回、右侧岛叶)、左侧丘脑、右侧角回和其他额叶脑回(两侧眶回)。在aMCI和AD组间(图3)，ADC值有统计学差异脑区位于边缘系统(右侧海马、右侧楔回、双侧颞上极、左侧颞横回)、左侧枕叶梭状回、双侧额下回岛盖部和其他额叶脑回。在AD和NC组间(图2)，ADC值有统计学差异脑区从双侧海马回扩展到周围边缘系统和相关皮层(包括右侧扣带回、右侧海马旁回、右侧岛叶、左侧颞上极、左侧颞横回、双侧额下回岛盖部、右侧缘上回、左侧角回)。神经网络水平分析小世界特性发现，在aMCI和AD中海马网络集点功能丧失(图3)。
[0041] 由上述具体实施可知，本发明成功分析了3T磁共振DTI的参数图，将认知障碍疾病脑中细胞外水分子弥散的病理生理改变进行了可视化，该方法可以向其他疾病领域的脑图像分析扩展，并大规模应用于临床，辅助诊断和鉴别诊断。
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