[发明专利]用于在MRI图像数据中检测复合物网络的系统和方法

说明书

图示了根据本发明的实施例的用于在MRI图像数据中检测复合物网络的系统和方法。一个实施例包括一种图像处理系统，其包括处理器、连接到处理器的显示设备、连接到处理器的图像捕获设备，以及连接到处理器的存储器，该存储器包含图像处理应用，其中图像处理应用指示处理器从图像捕获设备获得图像数据的时序序列、在图像数据的时序序列内识别复合物网络，以及使用显示设备提供识别出的复合物网络。

技术领域

本发明一般而言涉及图像处理，包括自动化图像处理，并且更具体而言涉及图像内对象和/或信号的检测。

背景技术

对象检测是许多图像处理和使计算机能够对图像或图像序列内的对象进行定位和分类的计算机视觉系统的关键组件。对象检测的经典示例包括面部识别和对象跟踪。自动化图像跟踪的处理对于检测可能对图像的人类观看者不会立即明显的对象或图案也很有用。计算机感知和理解视觉数据的能力是增强计算机系统与其环境交互并提供关于其环境的反馈的能力的关键。

发明内容

图示了根据本发明的实施例的用于在磁共振成像(MRI)图像数据中检测复合物网络的系统和方法。一个实施例包括一种图像处理系统，其包括处理器、连接到处理器的显示设备、连接到处理器的图像捕获设备以及连接到处理器的存储器，该存储器包含图像处理应用，其中图像处理应用指示处理器从图像捕获设备获得图像数据的时序序列、在图像数据的时序序列内识别复合物网络，并使用显示设备提供识别出的复合物网络。

在另一个实施例中，图像数据的时序序列包括描述随着时间从特定视点拍摄的图像集合的数据。

在另一个实施例中，图像集合中的图像是三维图像。

在又一个实施例中，识别图像数据的时序序列内的复合物网络包括预处理图像数据的时序序列、检测图像数据的时序序列内的结构，以及测量图像数据的时序序列内的结构之间的连接性。

在又一个实施例中，预处理图像数据的时序序列包括：将图像数据的时序序列重新对准到固定的朝向、展开图像数据的时序序列；以及使图像数据的时序序列削峰。

在又一个实施例中，一种磁共振成像图像处理系统，包括至少一个处理器、连接到至少一个处理器并包含图像处理应用的存储器、与至少一个处理器通信的显示器、同步电路系统、与同步电路系统和至少一个处理器通信的磁共振成像机器，其中磁共振成像机器被指示以获得描述至少患者的脑部的图像数据，以及连接到同步电路系统的刺激设备，其中该刺激设备被配置为向患者提供刺激，其中图像处理应用指示处理器：经由网络从磁共振成像机器获得图像数据；生成患者的脑部的图像数据的时序序列，其中图像数据的时序序列用由刺激设备使用同步电路系统提供的刺激的时间来加时间戳；以及对图像数据的时序序列进行预处理以识别脑部区域；生成至少一个神经学模型，该至少一个神经学模型包括描述图像数据的时序序列内的至少一个网络的数据结构，以及指定在图像数据的时序序列内可观察到的神经活动的度量；基于神经学模型向患者分配生物型；以及使用显示器提供包含所分配的生物型的图形用户界面。

在又一个实施例中，对图像数据的时序序列进行预处理还包括：重新对准图像数据的时序序列；展开图像数据的时序序列；使图像数据的时序序列削峰；以及将能够在图像数据的时序序列中观察到的脑部结构和脑部图谱配准，其中脑部图谱包括存储在存储器中的数据结构并描述参考脑部内的物理区域。

在另一个附加实施例中，使图像数据的时序序列削峰包括：测量图像数据的时序序列中的图像之间的位移；以及识别图像数据的时序序列中的时间段，其中图像之间的位移大于帧位移阈值。

在还有的附加实施例中，该图谱是自动化解剖标记图谱。

再次在另一个实施例中，至少一个神经学模型中的至少一个是第一级反应性模型，并且指定神经学活动的度量指定跨脑部区域的神经元激活的强度。