[发明专利]利用扩散磁共振图像估计大脑白质纤维方向的方法

说明书

技术领域

本发明涉及医学图像处理领域，特别涉及利用扩散磁共振图像估计大脑单个体素中白质纤维方向的方法。

背景技术

高角度分辨率扩散成像技术(HARDI)是利用扩散磁共振图像估计大脑白质纤维方向的一类技术。方向概率密度函数变换是HARDI中比较典型的一种方法，它具有高准确性，高抗噪性的优点，但角度分辨率较低。方向概率密度函数变换所估计的方向概率密度函数(OPDF)包含径向部分和角度部分两个部分，但径向部分包含较大误差。

扩散磁共振成像(dMRI)技术是一种可以活体、无创探测大脑白质结构的磁共振技术。dMRI通过测量水分子的扩散信息，提供大脑白质纤维方向的信息。

对大脑白质纤维方向的估计是做大脑白质纤维跟踪的前提。

最普遍使用的一种dMRI技术是由Basser(P.J.Basser，J.Mattiello，D.LeBihan：Estimation of the effective self-diffusion tensor from the NMR spin echo.J Magn Reson B，1994.103(3)：p.247-54.P.Basser，D.Jones：Diffusion-tensor MRI：theory,eXperimental design and data analysis-a technical review.NMR Biomed.，2002.15(7-8)：p.456-467.)等人提出的扩散张量成像(DTI)技术。DTI需要的扩散磁共振信号较少，理论上6个扩散加权信号和1个不加梯度方向的信号就足够。但是DTI受Gaussian(高斯)假设的影响，在每个体素只能给出一个方向的信息，不能解决纤维交叉、分叉等情况。而大脑白质中大约至少1/3的体素含有多根纤维(T.E.J.Behrens，H.JohansenBerg，S.Jbabdi，M.F.S.Rushworth，M.W.Woolrich：Probabilistic diffusion tractography with multiple fibre orientations：What can we gain？ Neuroimage，2007.34(1)：p.144-55.)，为解决纤维交叉等问题，其它dMRI技术被提出来，比如高角度分辨率扩散成像技术(HARDI)等一类方法。

方向概率密度变换(OPDT)模型是由Tristan-Vega等人(Tristan-Vega et.al.，″Estimation of fiber orientation probability density function in high angular resolution diffusion imaging″，Neuroimage47(2009)，pgs.638-650.)提出的一种较重要的HARDI技术，它利用Funk-Radon变换(FRT)，估计水分子扩散的方向概率密度函数(OPDF)。OPDT模型具有高准确性、高抗噪性的优点，但是角度分辨率较低。其中角度分辨率为分辨纤维交叉的能力。将OPDT模型得到的OPDF分为径向部分fr和角度部分fb。关于OPDT模型及OPDF的定义可参阅文献：Tristan-Vegaet.al.，″Estimation of fiber orientation probability density function in high angular resolution diffusion imaging″，Neuroimage47(2009)，pgs.638-650.

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明的目的是克服现有的利用OPDT模型估计大脑白质纤维方向的方法角度分辨率低的缺点。

(二)技术方案

本发明提出一种利用扩散磁共振图像估计大脑白质纤维方向的方法，其特征在于包括如下步骤：S1、读取多幅大脑扩散磁共振图像；S2、利用OPDT模型对所述多幅大脑磁共振图像计算OPDF的径向部分和角度部分；S3、根据所述OPDT模型的OPDF建立iOPDT模型，该iOPDT模型的径向部分为所述OPDT模型的径向部分在球面上的积分的平均值，该iOPDT模型的角度部分为所述OPDT模型的角度部分；S4、将读取的多幅扩散磁共振图像的扩散衰减信号代入iOPDT模型，得到OPDF在球面上任一方向的值。

根据本发明的一种实施方式，所述步骤S1还包括在读取所述大脑的扩散磁共振图像之前对要读取的扩散磁共振图像进行预处理的步骤。