一种基于FMRI及DTI融合的皮质脊髓束纤维追踪方法
专利汇可以提供一种基于FMRI及DTI融合的皮质脊髓束纤维追踪方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开一种基于FMRI及DTI融合的皮质脊髓束 纤维 追踪方法,包括对fMRI和DTI磁共振图像数据进行预处理、通过任务态功能激活提取最大激活区定义 种子 点来确定重要运动区域、ROI选取、利用多纤维模型的概率追踪法完成纤维追踪，本发明通过选择fMRI的运动激活区作为DTI纤维追踪的种子点，与传统解剖 位置 定义对脑 肿瘤 患者进行CST纤维追踪进行比较，以此来评价CST的不同成分与脑肿瘤边界的空间位置关系，从而为脑肿瘤患者提供有价值的术前信息。，下面是一种基于FMRI及DTI融合的皮质脊髓束纤维追踪方法专利的具体信息内容。
1.一种基于FMRI及DTI融合的皮质脊髓束纤维追踪方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、对fMRI和DTI磁共振图像进行预处理，所述预处理过程包括：功能磁共振、弥散张量成像，其中fMRI预处理包括时序校正、头动校正、标准化、空间平滑、去线性漂移、滤波；
DTI预处理包括头动校正、涡流变形校正、去头皮操作、计算每一个体素内的弥散张量和计算FA值；
步骤二、对预处理后的图像通过任务态功能激活、提取最大激活区种子点，所述最大激活区种子点为重要运动区域；
具体过程如下：首先将预处理后的功能图像通过结构像与标准大脑空间进行标准化处理，然后对标准化处理后的图像做广义线性相关模型进行分析，即通过统计学方法选出若干个区域，对所述若干个区域进行任务态功能激活，最后提取出fMRI最大激活区种子点；
步骤三、ROI感兴趣区域的选取：在在DTI的彩色部分各项异性图，即FA图上勾画感兴趣区region of interest，ROI来跟踪corticospinal tract,CST，基于大脑解剖结构将ROI1放置在桥脑延髓区，基于BOLD-fMRI的ROI2放置在BOLD-fMRI激活区的峰值，将ROI1与ROI2两个区域同时作为新的感兴趣区域；
步骤四、利用多纤维模型的概率追踪法完成纤维追踪：以桥脑延髓区的ROI为起点，以fMRI激活区为终点，联合ROI1与ROI2作为新的感兴趣区域，实现皮质脊髓束的追踪。
2.根据权利要求1所述的基于FMRI及DTI融合的皮质脊髓束纤维追踪方法，其特征在于：步骤二中通过统计学方法选出若干个区域过程如下：通过Z统计学的图像阈值选择为Z>
2.3，矫正后的有意义集群设置阈值为P<0.05，再通过任务态功能激活产生选出的3个区域，所述区域包括左侧主要运动皮层区LPMC、右侧主要运动皮层区RPMC、辅助运动皮层SMA，将提取最大激活区定义种子点来确定重要运动区域。
3.根据权利要求1所述的基于FMRI及DTI融合的皮质脊髓束纤维追踪方法，其特征在于：任务态功能激活过程如下：
所有受试者进行双手运动任务激活，所述运动任务采用组块设计模式，即静止休息状态及双手运动任务交替进行，当出现每个视觉刺激画面时进行反复的打开手掌和关闭手掌的运动任务。
一种基于FMRI及DTI融合的皮质脊髓束纤维追踪方法
技术领域
背景技术
术得到的功能定位结果较一致，是目前国际上较为流行的一种新的功能区定位技术。然而，与传统的MRI技术相似，该方法无法可视化观察到重要的皮层下白质纤维束的走行情况。皮层下深部脑肿瘤，其重要功能区(如语言及运动功能区)可能尚未被肿瘤组织破坏，然而，负责语言及运动功能区的白质纤维束由于肿瘤的占位效应可能已导致推压、移位甚至破坏。
如果在术前能够明确肿瘤组织与周围重要神经纤维的关系可帮助神经外科医生制定手术
路径并预估手术切除范围。磁共振弥散张量纤维束成像技术(DTT)是目前临床上唯一可用
于活体显示脑内神经白质纤维束走行轨迹的技术。该技术常通过选择白质纤维束通路上的
感兴趣区的种子点及目标区域，三维的观察白质纤维束的走行情况。然而，目前这些感兴趣的选择常常是基于大脑的解剖标志进行人为的勾画，这种勾画的方法在正常人是较为适用
的，但对于脑肿瘤患者而言，肿瘤的占位效应会造成大脑结构的受压移位，因此，基于解剖标志进行的重要功能区的白质纤维束追踪的结果准确性会受到影响。
发明内容
出若干个区域，对所述若干个区域进行任务态功能激活，最后提取出fMRI最大激活区种子
点；
ROI2两个区域同时作为新的感兴趣区域；
要功能纤维束的走行，既能帮助患者最大范围的切除肿瘤，又能在有效保护患者皮层功能
区的同时完整的显示重要白质纤维束走行情况，进一步降低由于手术造成的神经功能缺
陷，从而提高患者的术后生活质量。
附图说明
例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
具体实施方式
实施例，都属于本发明保护的范围。
三维图像的各层图像之间产生时间延迟，我们采取图像与一个血流动力学函数进行卷积的
方法消除这个延迟，校正时间差，以保证同一个三维数据中的各层图像都处于一个时间点。
理。在BOLD-fRMI的分析中，此处将EPI选定为标准模板。归一化的具体过程为：先用由最小二乘法得到的冠状面和选定的模板的冠状面进行匹配，接着通过直线回归分析自动检测前
连合和后连合(AC-PC)直线，而连接处的细微差别则采用非线性的方法消除。
高斯核函数进行数据平滑。
具进行去头皮操作，使用掩膜覆盖所有的弥散加权图像。最后使用FMRIB的弥散工具箱计算每一个体素内的弥散张量，从而计算出FA值。
共有6个静息状态，5个任务状态组成；所有的病人和健康对照被引导面对每个视觉刺激画
面时进行反复的打开手掌和关闭手掌的运动任务；所有被试者在扫描前都经过专门的运动
任务培训，以确保完全理解该任务并能够认真配合完成扫描。
取最大激活区定义种子点来确定重要运动区域。
彩色FA图像上放置ROI来跟踪CST，基于大脑解剖结构将ROI1放置在桥脑延髓区，基于BOLD-fMRI的ROI2放置在BOLD-fMRI激活区的峰值，将ROI1与ROI2两个区域同时作为新的感兴趣
区域；
的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。
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