[发明专利]一种磁共振成像大脑灰质核团的自动分割方法

说明书

本发明公开了一种磁共振成像大脑灰质核团的自动分割方法，该方法利用标准的参考图像和匹配的图集，通过计算可以自动获得位于各个大脑灰质核团内的种子点；利用种子点间的不连通性对待分割的图像进行预处理，消除邻近核团之间的模糊区域，并结合水平集分割方法自动获得目标核团的分割轮廓。本发明可以更有效地应对不同图像中核团形态的多变性，分割的结果也更为精准。利用本发明可精确分割大脑内特定的核团如黑质、红核等，能够在很大程度上帮助诸如帕金森病等疾病的诊断与病理研究。

技术领域

本发明涉及磁共振成像技术领域，尤其涉及磁共振成像中大脑灰质核团的分割方法。

背景技术

磁共振成像技术目前已经广泛的应用于医疗诊断的领域中，作为一种重要的诊疗手段，其最大的特点就是能够提供丰富图像对比信息。随着磁共振成像的空间分辨率的不断提高，磁共振成像技术可以显示出此前无法观察的位于人脑深区的活体细小脑灰质组织，比如红核、黑质、齿状核及其它一些位于基底节的大脑核团等。有不少研究表明，这些核团与一些神经退行性疾病(比如帕金森病和威尔森病)有着很大的关联，尤其是黑质与帕金森病有重要关系。因此，对于这些特定核团的精准分割可以为有效的外科手术治疗(比如大脑深区刺激)和相关疾病的病理机制的研究提供重要的帮助。然而传统的磁共振T1加权图像无法清晰显示出这些细小的核团组织。磁共振定量磁化率图是近年来磁共振成像技术方面一个新的重要进展，基于对空间磁化率的计算，它可以提供新的图像对比信息。同时，由于定量磁化率成像方式对于定量测定组织病理结构的变化更为敏感，因此对定量磁化率图中的特定核团进行分割更有意义。

但是，由于这些组织多变的形态，目前常用的基于图集的分割方法无法做到准确有效的分割，与金标准分割图的结果相差较大。水平集分割方法不失为一种经典而有效的自动分割方法，能够应付多变的组织形态，但由于位于大脑深区的这些细小的核团之间空间位置较近，经典水平集方法无法有效区分诸如黑质与红核这种紧邻的核团。这影响到了诊断与研究的结果。

发明内容

本发明的目的是提供一种磁共振成像大脑灰质核团的自动分割方法，该方法克服了现有分割技术中的缺陷，提出了结合种子点不连通性的图像预处理手段与水平集的分割方法。

实现本发明目的的具体技术方案是：

一种磁共振成像大脑灰质核团的自动分割方法，特点是：该方法包括以下具体步骤：

步骤1：将待分割的图像与标准的参考图像进行配准，获得图像进行配准的转换矩阵；

步骤2：根据转换矩阵，对与标准参考图像相匹配的原图集进行变换，获得与待分割图像相匹配的新图集；

步骤3：将获得的新图集线性映射到待分割的图像上，获得灰质核团的感兴趣区域；

步骤4：通过计算各个感兴趣区域内的重心，获得不同核团种子点的位置；

步骤5：利用磁共振图像中不同核团组织内的种子点间的不连通性，对待分割图像进行预处理；

步骤6：调节参数，利用水平集分割模型对预处理过后的图像进行分割，并绘制分割的轮廓图；其中：

所述步骤5具体包括：

ⅰ)设定迭代次数N；

ⅱ)寻找两种子点之间连接最短的空间路径；

ⅲ)画出这条空间路径中对应灰度图像的强度剖面图；

ⅳ)利用基于阈值的方法，判断出这条空间路径所经过的各个像素点是否属于其中某一核团；将那些不属于任何核团的像素点从图像中剔除即灰度值置为0；

ⅴ)重复步骤ⅱ)、步骤ⅲ)、步骤ⅳ)N次，结束迭代。

在迭代过程中，每一次搜索的空间最短路径都不能通过上一次迭代中被剔除的像素点，两种子点之间连接的空间路径随迭代次数变化。