[发明专利]一种扩散张量成像大脑白质纤维聚类方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种大脑白质纤维聚类的方法，利用人类大脑的扩散张量成像（DTI）数据和静息态功能核磁共振（rsfMRI）数据进行聚类，从而使得聚类后的纤维束具有功能意义，属于图像处理领域。

背景技术

大脑白质纤维聚类是进行基于纤维束的白质定性分析的关键一步。其中白质纤维通过扩散张量成像经处理产生，为了从扩散张量成像中得到有意义的、可以进行人与人之间比较的信息，从扩散张量成像得到的大量的白质纤维轨迹需要被分割为有意义的纤维束（需要特别说明的是，由于白质纤维是通过DTI数据经处理产生，所以这里的白质纤维实际上和生物学上的纤维有所区别，可能是几条生物学上的白质纤维组成了一条DTI得到的白质纤维轨迹，遵从医学图像领域内的多数表达，以下我们用“白质纤维”来简单代替大脑白质纤维轨迹）。

近些年来研究学者已经提出了白质纤维聚类的方法。这些方法的不同之处在于白质纤维之间相似性测度的定义，可以分为两类测度：基于几何特征的测度和基于图谱的测度。基于几何特征的测度选取白质纤维的形状、位置等特征来衡量白质纤维之间的差别，例如有的用一个三维的五次B样条来表达白质纤维，有的用最近平均距离来同时表征白质纤维的形状和位置信息。这些方法缺乏有力的医学依据，在对通过胼胝体的具有相似形状的白质纤维进行分类时，显得无能为力。基于图谱的方法以解剖学图谱为基础，认为同一束白质纤维连接相同（或经过）相同的图谱标签。例如，有的以分割的大脑皮层表面为依据，将白质纤维按其终端连接的表面区域标签的不同来分类，有的以整个白质灰质的分割图谱为依据，认为解剖学上的同一束白质纤维应经过同样的图谱标签序列。这类方法具有解剖学上的意义，但其分类结果太依赖于待测数据的脑解剖结构标记，而个体大脑图像的解剖结构的精确标记尚未有效解决。虽然这两种方法有其各自的优点，但其分类结果在大脑功能上的意义无法得到解释。

发明内容

为了克服现有方法的不足之处，本发明提出一种以静息态功能核磁共振成像（rsfMRI）为导向的白质纤维聚类方法，从而使得分类的结果具有功能上的意义。

本发明的基本思想是：以rsfMRI数据引导白质纤维的分类。rsfMRI被认为是一种有效的探究大脑功能活动的成像模态，大量研究表明，从DTI数据推断的结构连接与从rsfMRI数据推断的功能连接是紧密相关的。受此启发，本发明应用白质纤维之间的功能相关性来指导白质纤维聚类。首先我们提取出一条白质纤维两个端点所对应的灰质体素的rsfMRI信号，然后以此为根据计算各白质纤维之间的功能活动相似性，最后应用数据驱动的仿射传播affinity propagation(AP)聚类算法把白质纤维聚类为白质纤维束。

本发明的技术步骤如下：

步骤1，对原始的rsfMRI数据进行预处理，所述预处理包括：头骨去除，运动纠正，空间平滑，切片时间纠正，全局漂移去除，0.01Hz~0.1Hz带通滤波；

步骤2，对原始的DTI数据进行预处理，所述预处理包括：头骨去除，运动纠正，涡流纠正；

步骤3，对于步骤1中预处理后的rsfMRI数据进行配准，配准到DTI空间；

步骤4：对步骤2中预处理后的DTI数据进行纤维追踪；

步骤5，对步骤2中预处理后的DTI数据提取其中的第一个三维图像，即B0图，对B0图进行脑组织分割，分为灰质、白质和脑脊液；

步骤6，从DTI得到的白质纤维中，对于不能到达灰质或者超出了灰质表面的白质纤维，进行纤维投影，将所述白质纤维的端点投影至灰质，投影方法包括以下步骤：1)对于终点不能到达灰质的白质纤维，过白质纤维的终点沿着白质纤维的切线方向向前搜索直至达到灰质；2）对于终点超出了灰质表面的白质纤维，从白质纤维的终点沿纤维倒退搜索直至灰质；3）重复步骤1）和2）3~9遍，若白质纤维仍不能到达灰质表面，将这种纤维作为异常的纤维剔除掉；