[发明专利]一种扩散张量成像大脑白质纤维聚类方法

摘要

本发明提供了一种扩散张量成像大脑白质纤维聚类方法，对原始的rsfMRI数据和DTI数据进行预处理，将预处理后的rsfMRI数据配准到DTI空间，将预处理后的DTI数据分别进行纤维追踪和脑组织分割，并将DTI得到的白质纤维中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，再对白质纤维之间的功能相似性进行计算，得到一个相似性矩阵，采用仿射传播聚类算法进行聚类。本发明得到的纤维束本身具有功能上的独立性，不依赖于图谱的准确性，不需要复杂的配准。

主权项

一种扩散张量成像大脑白质纤维聚类方法，其特征在于包括下述步骤：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；步骤7，对白质纤维之间的功能相似性进行计算，经过纤维投影后的每一条白质纤维，用其两端灰质体素的功能信号来表示，各条白质纤维之间的相似性通过计算各条纤维两端灰质体素的功能信号的皮尔森相关系数获得，并由此得到一个n*n的相似性矩阵，矩阵的每一个元素Cij=0.5*(max(Ciaja,Ciajb)+max(Cibja,Cibjb))，1≤i≤n，1≤j≤n，n为白质纤维的条数，其中Ciaja,Ciajb分别表示第i条纤维的一端和第j条纤维的两端的rsfMRI信号的皮尔森相关系数，Cibja,Cibjb分别表示第i条纤维的另一端和第j条纤维的两端的rsfMRI信号的皮尔森相关系数；步骤8，对于步骤7所得的相似性矩阵，采用仿射传播聚类算法进行聚类。