[发明专利]三维大脑磁共振图像的大脑皮层表面上脑沟盆地分割方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种三维大脑磁共振图像的大脑皮层表面上脑沟盆地分割方法，属于医学图像处理，计算神经解剖学等领域。适用于人类三维大脑磁共振图像重构出的三角化的大脑皮层表面上的脑沟盆地的分割。

背景技术

人类大脑皮层是一个极其复杂卷曲的解剖结构，主要由脑沟和脑回构成，分别对应于大脑皮层上的谷和脊。尽管不同人之间脑沟和脑回的精确几何模式变化很大，但是最主要的几条脑沟和脑回是大脑皮层上共有的解剖界标。因此，主要的脑沟和脑回已经被广泛的用于辅助非线性大脑磁共振图像配准，分析正常人大脑的解剖结构变化规律，以及用来区分正常人和疾病患者。但是手工分割和标定脑沟及其费时，并且容易受到外界主观因素的影响。

近些年来脑沟盆地的自动分割已经成为研究的热点课题。脑沟盆地是脑回冠部所界定的区域，并且相邻的脑沟盆地在大脑皮层表面上的脑回冠部曲线相会。将大脑皮层表面分割为不同的脑沟盆地产生了该大脑皮层表面的一个完整分割。几种脑沟盆地的分割方法已经被提出来，但仍存在很多问题。方法1：在三维大脑磁共振图像上利用区域增长方法提取脑沟盆地，该方法首先对大脑图像进行分割得到大脑白质图像，然后对该图像进行形态学闭操作，将该结果减去大脑白质图像得到脑沟内部区域，接着计算脑沟内部区域的距离变换作为脑沟深度，最后从脑沟最深处开始进行区域增长并进行区域合并得到脑沟盆地。其缺点是区域增长和区域合并中参数较难控制，而且由于脑沟盆地可能是非对称结构，因此区域增长得到的脑沟盆地的边界并非一定位于真正的脑回冠部区域；方法2：基于大脑皮层表面上脑沟深度的分水岭方法，该方法首先利用主动表面方法找到脑回区域，然后利用分水岭方法提取脑沟区域，接着利用启发式规则合并过分割的脑沟区域，最后通过计算脑沟盆地的沿着表面的影响区域作为脑沟盆地。其缺点在于，分水岭方法很容易产生过分割现象，将一个脑沟区域分割为多个脑沟区域，而且启发式规则合并过分割脑沟区域较难控制，同上由于脑沟盆地可能是非对称结构，因此脑沟区域的沿着表面的影响区域的边界并不一定位于真正的脑回冠部区域。

目前已有的大脑皮层脑沟盆地分割方法具有以下两个主要的缺陷：其一、由于脑沟盆地是非对称结构，因此区域增长或分水岭方法得到的脑沟盆地的边界并非真正的脑回冠部区域，因此所分割的脑沟盆地的边界不精确。其二、利用区域增长或分水岭方法进行脑沟盆地分割容易产生过分割，需要后处理进行区域合并，但是区域合并的规则和参数较难控制。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有分割方法中脑沟盆地的边界不精确的不足之处，本发明提出一种三维大脑磁共振图像的大脑皮层表面上脑沟盆地分割方法。

技术方案

本发明的基本思想是：大脑皮层表面上最大主方向指向最大主曲率最陡减小的方法，同时脑回冠部区域和脑沟底部区域分别具有大的正的和负的最大主曲率，我们可以从脑回冠部区域开始沿着最大主方向一直到达脑沟底部区域。所有流到同一个脑沟底部区域的顶点自然的划分为一个脑沟盆地，这样我们就能将精确的将大脑皮层表面分割为不同的脑沟盆地。但是实际中计算得到最大主方向场中噪声较大，尤其在平坦的皮层表面区域最大主方向场杂乱无章，因为该区域迪两个主曲率都很小，微小的结构变化将导致最大主方向的剧烈变化。为了处理这个问题，受到灰度图像中梯度向量场弥散方法的启发，我们设计了一个新的方法，用于在三角化的大脑皮层表面上弥散原始杂乱的主方向场，以生成一个平滑的最大主方向流场。最大主方向弥散的核心思想是：通过最小化一个能量函数，在脑沟和脑回区域，这里最大主曲率的绝对值很大，产生的最大主方向流场应该接近于原始的主方向场；在其他平坦的大脑皮层区域，产生的最大主方向流场应该平滑的变化。

本发明的技术特征在于步骤如下：

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脑壳，利用配准方法去除非大脑组织，利用高斯混合模型方法对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图像；

步骤2大脑皮层表面重建：利用Marching Cubes方法从组织分割后的大脑图像中重构三角化的大脑皮层表面；

步骤3利用有限差分方法估计三角化的大脑皮层表面上每个顶点的最大主曲率和最大主方向；

步骤4：在满足v(x)·n(x)＝0的条件下，最小化能量函数