一种基于弥散张量的神经成像方法、装置和磁共振成像设备
阅读：505发布：2020-05-26
专利汇可以提供一种基于弥散张量的神经成像方法、装置和磁共振成像设备专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及医学成像技术，特别涉及一种处理神经复杂分布区域神经 纤维 重构的 弥散张量成像 方法、装置和磁共振设备。其采用多变量的高阶张量模型来描述体元内的弥散运动，并结合高阶张量分解理论求解体元内所有纤维的方向。本发明特别适用于重构神经复杂分布区域的神经纤维，可以有效处理神经纤维束交叉，分叉等情况。本发明在神经科学，医学成像等方面有重要应用价值。，下面是一种基于弥散张量的神经成像方法、装置和磁共振成像设备专利的具体信息内容。
1.一种基于弥散张量的神经成像方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1.选择采样方案，测量每个体元内各采样方向上信号的衰减强度；
步骤2.根据所述信号的衰减强度计算所述体元内各采样方向上的弥散系数D；
步骤3.根据所述弥散系数D计算所述体元内各采样方向上单位时间内的弥散位移x；
步骤4.选择基底函数 以及展开阶数n，结合各采样方向上的弥散位移x复原所述体元内的弥散运动包络面 为空间参数；
步骤5.根据所述弥散运动包络面确定所述体元内神经纤维束的方向；
步骤6.根据所述神经纤维束的方向重构神经的纤维分布。
2.根据权利要求1所述的神经成像方法，其特征在于：所述的基底函数 为一般的完备正交函数族，如：傅里叶函数，球谐函数，脊波函数，小波函数。
3.根据权利要求1所述的神经成像方法，其特征在于：通过纤维示踪成像方法来重构神经纤维分布。
4.根据权利要求1所述的神经成像方法，其特征在于：所述展开阶数n为5-10。
5.一种基于弥散张量的图像处理装置，其特征在于：包含以下单元：
采样单元，用于选择采样方案，并测量每个体元内各采样方向上信号的衰减强度；
计算单元，用于根据所述信号的衰减强度计算所述体元内各采样方向上的弥散系数D，并根据所述弥散系数D计算所述体元内各采样方向上单位时间内的弥散位移x；
复原单元，用于选择基底函数 以及展开阶数n，结合各采样方向上的弥散位移x复原所述体元内的弥散运动包络面 为空间参数；
搜索单元，用于根据所述复原的弥散运动包络面确定所述体元内神经纤维束的方向；
重构单元，用于根据所述神经纤维束的方向重构神经的纤维分布。
6.根据权利要求5所述的图像处理装置，其特征在于：所述的基底函数 为一般的完备正交函数族，如：傅里叶函数，球谐函数，脊波函数，小波函数。
7.根据权利要求5所述的图像处理装置，其特征在于：所述展开阶数n为5-10。
8.一种磁共振成像设备，其包括如权利要求5-7中任一项所述的图像处理装置。
一种基于弥散张量的神经成像方法、装置和磁共振成像设备
技术领域
[0001] 本发明涉及神经科学，医学建模，医学图像处理等领域，具体地，涉及处理神经复杂分 布区域神经纤维重构的弥散张量成像方法和相应的图像处理装置，以及包含该图像处理装置 的磁共振成像设备。该方法和装置适用于基于弥散张量成像的脑结构与功能的研究，神经纤 维的重构，大脑，心脏等部位疾病的诊断与治疗，及临床神经外科手术的术前规划等。
背景技术
[0002] 核磁共振(MR)是测量液体环境中弥散运动最常用的方法。其通过对静磁场中的样品施 加某种特定频率的射频脉冲，使样品中的氢质子受到激励而发生磁共振现象。停止脉冲后， 质子在弛豫过程中产生MR信号。再对MR信号进行接收、空间编码和图像重建。即在外加磁 场的作用下,水中H原子的原子核发生自旋,由于弥散运动(布朗运动)，弥散位移不同的H 原子,其原子核自旋的排列不同,由此引起不同的磁场信号衰减。通过测量场中不同方向上的 信号衰减程度来间接测量弥散位移。在科学研究中，常常利用弥散系数(扩散系数)D来表 征弥散的程度。在均质的液体如水中，弥散系数沿各个方向都是相同的，即各向同性。但在 许多包含生物组织的液体环境中，如大脑内部，弥散系数沿各个方向是不同的，即各向异性。 弥散张量核磁共振成像(DTMRI)，简称弥散张量成像(DTI)是一种测量多个方向弥散系数 和水分子运动的非侵入式成像方法。其对于各向异性液体环境的测量结果已经被广泛用于重 构各种生物组织(如大脑白质)及纤维的空间结构。
[0003] 在复杂的各向异性液体环境中，获取不同方向上的弥散系数是至关重要的。通过大量现 有的对生物组织的MRI测量，发现在指定时间内，分子(主要是水分子)沿平行于神经纤维 束(等有向纤维组织)方向的弥散距离明显大于垂直于神经纤维束方向的弥散距离。在此基 础上，原有的DTI技术提出了对于复杂各向异性弥散的一个简化模型：弥散椭球。即在任意 一个测量体元(像素元)内，至多只有一小段神经纤维束(或其他有向纤维组织)。在此假 设下，由体元中心释放的液体分子在指定时间内经由弥散运动形成的空间包络面为椭球面， 该椭球的长轴方向即为体元内神经纤维束的指向。在“弥散椭球”的简化模型下，各向异性 的弥散运动可以用一个二阶对称张量表示。其只有六个独立分量，即为六个弥散系数。任一 二阶对称张量对应几何上一个三维椭球。二阶对称张量的三个特征值即为对应椭球的三个半 轴长。此即所谓的“弥散椭球”，或称“弥散系数椭球”。一般只要测量六个不同方向(两 两不共线)上磁场强度的衰减，经过计算就可以得到像素元内完整的“弥散椭球”。但考 虑到噪声等诸多原因造成的误差，在实际的测量中，通常取更多的方向。假设在每个像素元 内测量N个方向上磁场强度的衰减，通过整理可得到N个线性方程，利用最小二乘法即可得 到二阶对称张量六个独立分量的最优解。
[0004] 近二十年间，DTI技术在医学成像领域发挥了至关重要的作用,但其数学模型的局限性 却是显而易见的。DTI原理的基本假设是在任意一个体元内，至多只有一小段神经纤维束(或 其他有向纤维组织)。但在实际的应用中，考虑到计算处理的效率及空间分辨率，每个体元 的尺寸不可能取得过小。一般MRI仪器的空间分辨率为1-2毫米，但大脑神经纤维的尺度却 在10-100个微米的量级，即在每个像素元内，神经纤维束的分布可能会出现交叉，分叉甚 至分成多条枝杈的复杂情况。此时，“弥散椭球”的假设显然不再适用。例如，假设像素元 内有两段相同的神经纤维束A和B，其在像素元内交叉。若用DTI技术测量该体元内水分子 的弥散运动，则得到的“弥散椭球”的长轴方向既不指向A方向也不指向B方向。这个例子 说明建立在“弥散椭球”假设上的传统DTI，在处理体元内出现神经纤维束交叉的情况时， 会得到错误的结果。同理，若体元内出现纤维束分叉，多条纤维束交叉等情况，传统DTI 得到的结果也是不可信的。用二阶对称张量来描述体元内弥散运动的情况，即只用六个独立 的弥散系数来描述可能非常复杂的各向异性弥散，从数学上看这种模型过于简单。另一方面， 如果直接用二阶对称张量来描述体元内各个方向的弥散情况，实际上就已经假设沿不同方向 的弥散并非都是独立的，即该处的弥散运动具有某种空间对称性，而非完全各向异性。因此， 我们采用一种自选独立变量个数的高阶张量模型来描述体元内的弥散运动，并结合高阶张量 分解理论求解体元内所有纤维的方向。这一方法特别适用于重构神经复杂分布区域的神经纤 维，并且事先对高阶张量的阶数没有限制，可以根据精度要求自由选择保留阶数。
发明内容
[0005] 基于上述目的和思想，本发明提出一种处理神经复杂分布区域神经纤维重构的弥散张量 成像方法及图像处理装置，该弥散张量成像方法可以称为“增强弥散张量成像”，简称“EDTI”。 具体的，本发明是这样实现的。
[0006] 一种基于弥散张量的神经成像方法，包括：
[0007] 步骤1.选择采样方案，测量每个体元内各采样方向上信号的衰减强度；
[0008] 步骤2.根据所述信号的衰减强度计算所述体元内各采样方向上的弥散系数D；
[0009] 步骤3.根据所述弥散系数D计算所述体元内各采样方向上单位时间内的弥散位移x；
[0010] 步骤4.选择基底函数 以及展开阶数n，结合各采样方向上的弥散位移x复原所 述体元内的弥散运动包络面 θ，为空间参数；
[0011] 步骤5.根据所述弥散运动包络面确定所述体元内神经纤维束的方向；
[0012] 步骤6.根据所述神经纤维束的方向重构神经的纤维分布。
[0013] 根据本发明的一个方面，提供了一种基于弥散张量的图像处理装置，其包含以下单元：
[0014] 采样单元，用于选择采样方案，并测量每个体元内各采样方向上信号的衰减强度；
[0015] 计算单元，用于根据所述信号的衰减强度计算所述体元内各采样方向上的弥散系数D， 并根据所述弥散系数D计算所述体元内各采样方向上单位时间内的弥散位移x[0016] 复原单元，用于选择基底函数 以及展开阶数n，结合各采样方向上的弥散位移x 复原所述体元内的弥散运动包络面 θ，为空间参数；
[0017] 搜索单元，用于根据所述复原的弥散运动包络面确定所述体元内神经纤维束的方向；
[0018] 重构单元，用于根据所述神经纤维束的方向重构神经的纤维分布。
[0019] 根据本发明的另一个方面，提供一种磁共振成像设备，其包括根据本发明的实施例的图 像处理装置。
[0021] 图1是根据本发明所述的神经成像方法的流程图；
[0022] 图2是根据本发明所述的医学图像处理装置的配置示例框图；
[0023] 图3是根据本发明实施例的磁共振成像设备的配置示例的框图；
[0024] 图4是在本发明所述的神经成像方法中可供选择的采样方案，即：12个、42个、162 个以及642个均
[0025] 匀分布在单位球面上的采样方向。具体实施过程中的采样方案不限于上述4种采样方 案。
[0026] 图5是本发明实施例选择的三维球谐函数的1—5阶基函数的几何示意图；
[0027] 图6是对一个封闭的三维图像利用线性插值和离散积分进行复原，复原后得到的图像。 选择的采样方案为图4中所示的162个采样方向；
[0028] 图7-9是针对一组关于脑部神经的MR数据集(数据来源： ISMRM-2015-Tracto-challenge-data)，比较EDTI与DTI的成像结果(给出神经纤维成像结 果的三视图，自上到下分别为：俯视图，主视图，左视图)；
具体实施方式
[0030] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图和实施例，对本发 明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用 于限定本发明。
[0031] 如图1所示，是本发明的神经成像方法的流程图，其包括以下步骤：
[0032] 步骤S110：确定采样方案，选取多个均匀分布在单位球面上的方向(如图1中12个， 42个，162个，642个等)，在每个体元内，利用现有技术测量这些方向上信号强度的衰减。 如核磁共振成像技术(MRI)。
[0033] 步骤S120：根据步骤(1)得到的信号衰减强度计算各个方向上的弥散系数D，[0034] b为仪器参数，S0为原始信号强度，S为测量强度。
[0035] 步骤S130：根据弥散系数D计算各个方向上单位时间内(1s)的弥散位移x，[0036]
[0037] 步骤S140：由有限个方向上的弥散位移重构该体元内的弥散运动包络面。对于一个三 维的包络面，取其内部一点建立坐标系，则该图形可以表示为径长r和方向单位向量之间 的函数关系 即给定方向 可由 确定该方向上的径长r。而函数 可以展 开成如下的形式：
[0038]
[0039] 其中，D1,D2...Dr分别为矢量(一阶张量)，二阶张量…r阶张量。上述分解的形式类似于 泰勒展开(x替换为 高阶导数替换为高阶张量)。根据高阶张量分解理论中的不可约分 解，任意高阶张量都可以分解为一系列不可约张量的组合， 最终可以表示为一系 列不可约张量和单位向量 的缩并之和。
[0040] 在本发明中，设弥散运动包络面为 θ，为空间参数，则根据上述理论可做如下 分解：
[0041]
[0042] 其中， 为三维空间中一组完备正交的展开基底。如在二维空间中，基底可取为 傅利叶函数(sinmθ,cosmθ)，上式即为傅利叶展开。am为展开系数，由包络面 与给定 基底 积分可得。对于本发明所需要解决的问题，展开基底还可取为三维球谐函数， 其数学表达式如下：
[0043]
[0044] 其中
[0045]
[0046]
[0047] 即为三维球谐函数(Pm,r为勒让德多项式)，am,r,bm,r为展开系数。此外， 展开基底也可取为小波函数，脊波函数等完备正交的函数族。
[0048] 通过有限个方向上的弥散位移重构弥散运动包络面的具体步骤如下：
[0049] (a)在单位球面上划分网格，网格的节点即为测量方向。基底函数 (以三 维球谐展开为例)与节点方向上的弥散位移(由步骤130计算得到)已知，通过插值方法及 离散积分计算展开系数am,r,bm,r：在每个网格内，由节点方向上的弥散位移通过线性插值得 到网格中心处的弥散位移；用网格中心处的弥散位移，三角函数值和基底函数值代替整个网 格上的 sinrθ,cosrθ与 由函数值乘网格面积近似计算am,r,bm,r表达 式中的积分在该网格上的值；遍历所有网格，将其上积分值求和，即可得到展开系数 am,r,bm,r。
[0050] 此外，还可将网格进一步细分，将原来的大网格划分为若干的小网格，由大网格节点方 向上的弥散位移插值得到小网格中心处的弥散位移。进而通过函数值乘小网格面积计算展开 系数；除了线性插值外，还可采用二次插值，多项式插值等其他插值方法；除了中心点外， 还可选取网格其他位置上的函数值做积分值(即代替整个网格上的函数值做积分)，如对于 三角形网格，可取其内的高斯点。
[0051] (b)由基底 和(a)中算出的am,r,bm,r复原弥散运动包络面
[0052]
[0053] 对于一般的基底函数，上式可写为：
[0054]
[0055] 其中，n即为展开阶数，需要综合考虑基底函数，精度要求，计算成本等因素慎重选择， 阶数过低会导致误差较大，影响后续成像质量；阶数过高会增加计算量，拖慢整个成像过程。 传统的弥散张量成像及其改进方法也是基于张量模型。如常见的高角坐标分辨率弥散成像和 广义弥散张量成像，前者利用一组二阶对称张量来描述弥散运动，后者则是基于四阶或者六 阶张量模型。虽然这些方法也涉及到高阶张量，但与本发明不同的是，需要预先选择张量模 型的阶数，并且在阶数确定之后，只利用该阶数的张量去描述弥散运动而没有分离低阶信息。 例如，在广义弥散张量成像中，如果选择六阶张量模型，则只利用一个六阶张量去描述体元 内的弥散运动，低阶信息也包含在这个六阶张量中；而对于本发明，如果展开阶数是6，则 前六阶的信息分别保存在展开系数a1～a0之中，结合基底函数相当于计 算结果为一阶张量，二阶张量，三阶张量，四阶张量，五阶张量和六阶张量各一个。显然对 于描述体元内的弥散运动，将各阶信息分别保存在对应阶数的张量中比保存在同一个高阶张 量中更有效也更准确。这也是本发明相比原有改进方法的优势所在。
[0056] 步骤S150：由弥散运动包络面确定体元内神经纤维束的方向。由于基底函数在 单位球面上是连续的，故复原的弥散运动包络面 也是连续的。
[0057] 将参数θ, 的取值范围 等分为若干份，得到单位球面上一系列均匀分 布的点。遍历包络面，由 计算各点对应方向上的弥散位移，并比较相邻点对应方向上 弥散位移的大小；若某点对应方向上的弥散位移大于其所有相邻点(对应方向上的弥散位 移)，则该方向为包络面上弥散位移取极大值的方向。此外，还可以通过直接由 对θ, 求导数，确定极大值方向。该方向即为体元内神经纤维束的方向。这样的方向可能有多个， 全部保存。
[0058] 步骤S160：画出空间中的纤维分布。可以利用纤维示踪成像方法完成神经纤维的重构。 从某一体元出发，沿着该体元内神经纤维束的方向行进指定长度到达下一个体元，继续上述 操作。直至到达测量空间的边界；或体元内的“弥散包络面”基本退化为球面(即该体元内 的液体环境是各向同性的，没有神经纤维束)；或连接的两个体元内神经纤维束的夹角大于 预先设定的阈值(一般为60度)。将这一系列体元内神经纤维束的方向在空间中连接起来， 便得到了一条神经纤维束在空间中的整体走向。若体元内保存的方向有多个，则需沿着每一 个方向进行上述操作。遍历所有的体元及体元内的所有方向，即可得到空间中所有的神经纤 维束。
[0059] 如图2所示，是本发明的图像处理装置的结构示意图。本发明实施例的图像处理装置 200包括采样单元210，计算单元220，复原单元230，搜索单元240和重构单元250。在上 文对神经成像方法的描述过程中，已经公开了一些步骤的具体实施过程，下文中，在不重复 已经讨论过的某些细节的情况下给出图像处理装置各单元的概述。具体的：图像处理装置 200包括：
[0060] 采样单元210，用于选择采样方案，选取多个均匀分布在单位球面上的方向(如图1中 12个，42个，162个，642个等)，并测量每个体元内各采样方向上信号的衰减强度；
[0061] 计算单元220，用于根据所述信号的衰减强度计算所述体元内各采样方向上的弥散系数 D， b为仪器参数，S0为原始信号强度，S为测量强度；并根据所述弥散系数D计 算所述体元内各采样方向上单位时间内的弥散位移x，
[0062] 复原单元230，用于选择基底函数 以及展开阶数n，结合各采样方向上的弥散位 移x复原所述体元内的弥散运动包络面 θ，为空间参数；所述复原单元中的弥散运 动包络面 通过以下方式复原：
[0063] 设弥散运动包络面为 θ，为空间参数，做如下分解：为基底函数，根据需要选择展开阶数n，由采样方向上 单位时间内的弥散位移x，通过线性插值方法，二次插值方法或多项式插值方法等插值方法 和离散积分计算展开系数am，并结合基底函数 复原所述体元内的弥散运动包络面
所述的基底函数 为一般的完备正交函数族，如： 傅里叶函数，球谐函数，脊波函数，小波函数。在计算离散积分时，网格积分点是网格内部 的点，如网格中心点或高斯点。此外，计算离散积分时，可以在原网格上直接计算，或将原 网格进一步细分。
所述的基底函数 为一般的完备正交函数族，如： 傅里叶函数，球谐函数，脊波函数，小波函数。在计算离散积分时，网格积分点是网格内部 的点，如网格中心点或高斯点。此外，计算离散积分时，可以在原网格上直接计算，或将原 网格进一步细分。
[0064] 搜索单元240，用于根据所述复原的弥散运动包络面确定所述体元内神经纤维束的方 向；所述搜索单元240中通过以下方式确定所述体元内神经纤维束方向：搜索所述弥散运动 包络面上的极大值，确定极大值方向，该极大值方向即为所述体元内神经纤维束的方向。也 可以通过直接对重构的弥散包络面 求导数，来确定极大值方向。
[0065] 重构单元250，用于根据所述神经纤维束的方向重构神经的纤维分布。可以利用纤维示 踪成像方法完成神经纤维的重构。从某一体元出发，沿着该体元内神经纤维束的方向行进指 定长度到达下一个体元，继续上述操作。直至到达测量空间的边界；或体元内的“弥散包络 面”基本退化为球面(即该体元内的液体环境是各向同性的，没有神经纤维束)；或连接的 两个体元内神经纤维束的夹角大于预先设定的阈值(一般为60度)。将这一系列体元内神经 纤维束的方向在空间中连接起来，便得到了一条神经纤维束在空间中的整体走向。若体元内 保存的方向有多个，则需沿着每一个方向进行上述操作。遍历所有的体元及体元内的所有方 向，即可得到空间中所有的神经纤维束。
[0066] 此外，本公开的实施例还包括磁共振成像设备。如图3所示，磁共振成像设备300包括 医学图像处理装置200。医学图像处理装置200可以是参照图2的实施例的配置。
[0067] 作为一个示例，上述神经成像方法的各个步骤以及上述图像处理装置的各个组成模块和 /或单元可以实施为软件、固件、硬件或其组合。在通过软件或固件实现的情况下，可以从 存储介质或网络向具有专用硬件结构的计算机安装构成用于实施上述方法的软件的程序，该 计算机在安装有各种程序时，能够执行各种功能等。
[0068] 本发明还提出一种存储有机器可读取的指令代码的程序产品。所述指令代码由机器读取 并执行时，可执行上述根据本发明实施例的神经成像方法。
[0069] 相应地，用于承载上述存储有机器可读取的指令代码的程序产品的存储介质也包括在本 发明的公开中。所述存储介质包括但不限于软盘、光盘、磁光盘、存储卡、存储棒等等。
[0070] 在上面对本发明具体实施例的描述中，针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以用 相同或类似的方式在一个或更多个其它实施方式中使用，与其它实施方式中的特征相组合， 或替代其它实施方式中的特征。
[0071] 应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、要素、步骤或组件的存在，但并 不排除一个或更多个其它特征、要素、步骤或组件的存在或附加。
[0072] 在上述实施例和示例中，采用了数字组成的附图标记来表示各个步骤和/或单元。本领 域的普通技术人员应理解，这些附图标记只是为了便于叙述和绘图，而并非表示其顺序或任 何其他限定。
[0073] 尽管上面已经通过对本发明的具体实施例的描述对本发明进行了披露，但是，应该理解， 上述的所有实施例和示例均是示例性的，而非限制性的。本领域的技术人员可在所附权利要 求的精神和范围内设计对本发明的各种修改、改进或者等同物。这些修改、改进或者等同物 也应当被认为包括在本发明的保护范围内。
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