[发明专利]基于多模态磁共振影像的大脑灰质及白质追踪方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于多模态磁共振影像的大脑灰质及白质追踪方法及装置。方法包括：获取样本人群的脑影像数据，得到结构磁共振图像和弥散张量图像；对结构磁共振图像、弥散张量图像进行预处理，得到大脑灰质图像、部分各向异性系数图像；对大脑灰质图像和部分各向异性系数图像进行融合，实现大脑灰质及白质追踪。本发明采用多变量分析方法对多模态磁共振图像(结构磁共振图像以及弥散张量图像)进行融合，解决了现有技术中使用单变量方法对结构磁共振影像或弥散张量成像数据这些单一模态磁共振数据进行分析导致一些隐藏的联合信息被忽略，分析不全面的技术问题，从而提供一种数据更丰富、分析更全面、结果更准确的大脑灰质及白质追踪方法和装置。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种基于多模态磁共振影像的大脑灰质及白质追踪方法及装置。

背景技术

MCI：Mild Cognitive Impairment，轻度认知障碍。

HC：Healthy Control，健康对照。

GM：Grey Matter，灰质，是中枢神经系统的重要组成部分，对信息进行深入处理。

GMV：Grey Matter Volume，灰质体积。

WM：White Matter，白质，控制着神经元共享的讯号，协调脑区之间的正常运作。

MRI：Magnetic Resonance Imaging，磁共振成像，简称磁共振。

sMRI：Structural Magnetic Resonance Imaging，结构磁共振成像，可以用来评估每个体素上灰质的局部浓度或体积的变化，从而反映相应解剖结构的变化。

DTI：Diffusion Tensor Imaging，弥散张量成像，可以从中提取出部分各向异性系数等参数来反映白质纤维束的走向和连接等解剖信息。

FA：Fractional Anisotropy，部分各向异性系数。

CCA：Canonical Correlation Analysis，典型相关分析，一种多变量分析方法。

ICA：Independent Component Analysis，独立成分分析，一种多变量分析方法。

mCCA：multimodal Canonical Correlation Analysis，多模态典型相关分析，一种多变量分析方法，可用于多种模态数据进行融合分析。

jICA：joint Independent Component Analysis，联合独立成分分析，一种多变量分析方法，可用于对多种模态数据进行融合分析。

mCCA-jICA：multimodal Canonical Correlation Analysis-joint IndependentComponent Analysis，多模态典型相关分析-联合独立成分分析，一种多变量分析方法，结合了典型相关分析以及独立成分分析两种方法，对多模态数据进行融合分析。

轻度认知障碍是介于正常衰老和痴呆之间的一种中间状态，会导致患者认知能力轻微而显著的下降，其中包括记忆和思维能力。结构核磁共振是一种神经影像类型，可以显示大脑的解剖结构，常用于分析大脑灰质结构信息；弥散张量成像则可以反映大脑的纤维束弥散相关信息，常用于研究大脑白质的纤维束。利用结构磁共振影像以及弥散张量成像技术，这些不同模态的数据可以表征轻度认知障碍引起的大脑灰质与白质的形态差异变化。