[发明专利]神经导航术中功能影像移位的校正方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种医疗仪器的使用方法，尤其涉及一种神经导航术中功能影像移位的校正方法。

背景技术

术中脑移位是影响神经外科手术导航系统精度的主要因素，如果脑移位程度超过允许的误差范围，将严重干扰神经导航技术的可靠性。术中磁共振(iMRI)(intraoperative Magetic Resonance Imaging)是目前纠正神经导航术中脑移位最精确可靠的解决方案，具有优越的应用前景。目前国际上只有少数大型神经外科中心装备术中磁共振系统。

对于脑皮质功能区的肿瘤，由于肿瘤常使毗邻脑沟回结构受压移位，肿瘤占位还可造成邻近功能区重塑或功能重组，此时应用基于经典解剖学标识的脑功能定位技术是不可靠的。血氧水平依赖性成像技术(BOLD)(blood oxygenation level dependent)可以定位脑皮层功能区。在医学上，通常将采用磁共振(MRI)(Magetic Resonance Imaging)获得的影像简称为MRI影像，采用BOLD获得的影像简称为BOLD功能影像。将BOLD功能影像结合MRI影像形成融合图像后进行神经导航手术，可以准确判别肿瘤和功能区的毗邻关系，这对于邻近功能区脑肿瘤手术方案的设计以及指导术中最大程度切除肿瘤同时最大限度保护功能具有重要价值。

通过将术中MRI影像与BOLD功能影像融合进行神经导航手术，术中MRI影像更新后再融合的导航可有效地纠正脑移位的误差，提高肿瘤切除率和减少术后致残率。但该技术尚存在一个技术难题：BOLD功能影像显示的脑皮层功能区影像仍是术前资料，而术中脑移位必然导致功能区也产生相应的移位，这种移位误差将可能误导手术医师对功能区皮质的定位，从而导致严重后果，引起术后致残。如何纠正BOLD功能影像的移位误差以提高导航精确性？目前的解决方法主要包括两种：术中再次采集BOLD功能影像导航和利用移位模型模拟BOLD功能影像移位。前者只有在高场强MRI才能实现，且因术中耗时长、影响因素多而难以推广。低场强MRI系统无法达到。因此脑移位模型研究成为当前国际上的研究热点。Yale大学的Image Processing and Analysis课题组和Vanderbilt的Biomedical Modeling实验室开展了采用基于物理行为模型解决脑变形方面研究，但其不能精确模拟脑组织的物理行为，且边界条件难以获取，目前仅限于实验条件下，无法应用于临床。Nikos Chrisochoides课题组对基于数学方法的数学模型进行过初步研究，但他们采用基于灰度的非刚体配准算法，计算量巨大，需要多台计算机并行计算，也无法应用于临床，而且其模型仅试验性用于术前增强磁共振影像的变形，并未应用于BOLD等功能影像的移位预测。

发明内容

本发明的目的，就是为了提供一种神经导航术中功能影像移位的校正方法。

为了达到上述目的，本发明采用了以下技术方案：一种神经导航术中功能影像移位的校正方法，包括以下步骤：

a、将术前低场强MRI脑部影像、术中低场强MRI脑部影像和术前BOLD脑功能影像分别与术前高场强MRI脑部影像配准，使不同场强、不同序列的脑部影像达到空间位置上的一致；

b、将术前低场强MRI脑部影像与术中低场强MRI脑部影像采用基于特征点的非刚体配准和薄板样条方法求取脑移位趋势即非刚体变换T；

c、将非刚体变换T转换到术前BOLD空间，并进行线性采样，得到模拟移位后的BOLD脑功能影像；

d、将模拟移位后的BOLD脑功能影像与术中低场强MRI脑部影像融合进行导航。

本发明神经导航术中功能影像移位的校正方法结合低场强术中MRI影像技术，基于非刚体配准算法和薄板样条计算方法，提出了一种用于解决低场强术中BOLD移位的数学模型。以低场强的术前和术中磁共振分别为变形前后数据场，利用非刚体配准算法和薄板样条方法计算脑变形趋势，再将其应用于功能影像，可以个体化地预测功能影像移位情况，这种方法可以解决重力、压力甚至是一些目前未知因素所引起的脑移位。即保证了模型预测精度，又节约了运算时间，可以在临床推广应用，提高神经导航手术的精确性和手术疗效。

具体实施方式

在对一个具体的脑皮质功能区肿瘤患者进行低场强术中磁共振神经导航术手术治疗的具体作法是：

在手术前一天，采用GE公司的Signa VH/i3.0T超导磁共振成像系统获得患者的术前高场强MRI脑部影像，并采用血氧水平依赖性成像技术获得BOLD脑功能影像，将上述影像数据输入计算机工作站。