[发明专利]一种基于图谱的纤维束成像评价方法

说明书

一种基于图谱的纤维束成像评价方法，对于待评价的纤维束，引入大脑白质图谱，将待评价纤维束与该图谱进行配准，进行空间位置分布计算，得到纤维束在空间位置分布上的评价值；引入纤维概率图谱，将待评价纤维束与该图谱进行配准，利用概率图谱计算当前纤维束概率值；最后将引入大脑白质图谱得到的空间位置分布评价值与引入纤维概率图谱得到的纤维束概率值加权融合，得到纤维束最终评价值。本发明对纤维束重建效果进行了量化并给出了评价指标，对于缺乏解剖结构知识的科研人员及缺乏经验的医生而言具有参考价值。

技术领域

本发明涉及医学图像处理，尤其是一种基于图谱的纤维束成像评价方法。

背景技术

基于磁共振成像技术的扩散磁共振成像是一种非侵入式的神经纤维成像方法，在实际中得到了广泛应用。脑白质纤维跟踪是利用扩散张量数据追踪脑白质纤维路径的有效手段，自从利用DTI脑部数据估计每个体素局部纤维方向的建模方法提出以来，旨在重建连接大脑不同功能区中轴突纤维束的跟踪算法开始出现。实际上，每个体素中纤维方向模型是将原始连续纤维束截断后形成的离散纤维矢量元素，纤维跟踪的基本原理是将多个相邻体素中纤维矢量元素的方向信息进行整合，从而得到纤维路径。通过重建出大脑的白质纤维束，可以有效显示人脑的神经位置、走向及其与周边组织的位置关系，对于临床研究、医生手术等具有重大意义。

目前，对于重建得到的纤维束，依旧没有一个较好的评价方法，传统评价纤维束的重建结果好坏只能寻求经验丰富的神经外科医生依据实际解剖结构进行对照，而这对于缺乏解剖结构知识的科研人员及缺乏经验的医生而言难度较大。同时，由经验丰富的神经外科医生或研究人员只能粗略给出纤维束评价的好或不好，无法给出量化指标，在实际的纤维束重建效果评价中缺乏一个有效的评估结果。

发明内容

为了克服现有技术的不足，针对目前评价纤维束的重建结果好坏只能寻求经验丰富的神经外科医生依据实际解剖结构进行对照，而对缺乏解剖结构知识的科研人员及缺乏经验的医生而言难度较大等问题，本发明提出一种基于图谱的纤维束成像评价方法，对纤维束重建效果进行了量化并给出了评价指标，对于缺乏解剖结构知识的科研人员及缺乏经验的医生而言具有参考价值。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于图谱的纤维束成像评价方法，所述方法包括以下步骤：

步骤一：纤维束空间位置分布信息评价，过程如下：

引入大脑白质图谱，将待评价纤维束A与该图谱进行配准，与图谱模板纤维束B进行空间位置分布计算，得到纤维束在空间位置分布上的评价值；

步骤二：纤维束区域概率分布信息评价，过程如下：

引入纤维概率图谱，将待评价纤维束A与该图谱进行配准，利用概率图谱计算当前纤维束概率值；

步骤三：二元信息融合评价，过程如下：

将引入大脑白质图谱得到的空间位置分布评价值与引入纤维概率图谱得到的纤维束概率值加权融合，得到纤维束最终评价值。

进一步，所述的步骤一中，引入大脑白质图谱，得到纤维束在空间位置分布上的评价值；纤维束在三维空间下以线的形式存在，一束纤维束表现为多根流线的聚合形式，通过计算待评价纤维束A中每一根纤维与图谱模板纤维束B的空间平均距离，得到待评价纤维束在空间位置分布上的评价值。纤维束的在每一根流线上取点P，P的三维坐标为(x，y，z)，由三维空间点线间距离公式：

其中M为直线上一点，支线方向向量为n，dist为三维空间中两点间距离，在纤维束上均匀选取m个点P₁、P₂…P_m，计算得到A中某一根纤维上面的每一点P与模板纤维束B中任一纤维B_s的距离，对其求均值：