[发明专利]利用多组磁共振图像的多变量回归生成准CT图像的方法在审

专利信息
申请号: 201910087064.2 申请日: 2019-01-29
公开(公告)号: CN109785405A 公开(公告)日: 2019-05-21
发明(设计)人: 子威·林;塞缪尔·陈·吕;志斌·黄 申请(专利权)人: 子威·林;塞缪尔·陈·吕;志斌·黄
主分类号: G06T11/00 分类号: G06T11/00;G06T7/33;G06T5/50;G06K9/00
代理公司: 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 代理人: 杜文茹
地址: 美国北卡州*** 国省代码: 美国;US
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摘要:
搜索关键词: 磁共振图像 磁共振参数 多变量 排序 对准 地图集 放射治疗计划 图像 磁共振引导 模拟计算 同一位置 图像对齐 医学成像 映射函数 回归 可用 体素
【权利要求书】:

1.一种利用多组磁共振图像的多变量回归生成准CT图像的方法,其特征在于,包括如下步骤:

1)从若干个训练者中分别获取多组磁共振图像(MRI)和相应的一组CT图像,每个训练者的不同排序组的磁共振图像是使用不同的磁共振参数获取;不同训练者的多组磁共振图像中位于同一排序组的磁共振图像是使用相同的磁共振参数获取;

2)将每个训练者的同一位置的每组磁共振图像中的每个图像与对应的CT图像对准;

3)生成从所有训练者的多组磁共振图像的强度值对应到相同体素CT值的映射函数;

4)从目标者的多组磁共振图像生成目标者准CT图像。

2.根据权利要求1所述的利用多组磁共振图像的多变量回归生成准CT图像的方法,其特征在于,当步骤1)中不同训练者位于同一排序组的磁共振图像是使用不同的扫描机器和/或不同的成像条件获取时,要对所述磁共振图像进行标准化,使所有训练者中位于同一排序组的磁共振图像的平均强度值相同。

3.根据权利要求1所述的利用多组磁共振图像的多变量回归生成准CT图像的方法,其特征在于,步骤3)包括:

(3.1)分别对每一个磁共振图像和CT图像划分人体轮廓;

(3.2)对第一排序组的磁共振图像建立区域分割掩模;

(3.3)将得到的区域分割掩模用于同一位置第一排序组以外的其他排序组的磁共振图像以及CT图像上进行区域分割;

(3.4)从排除区以外的每个区域中的体素提取相应的磁共振图像强度值和CT值;

(3.5)根据多组磁共振图像强度值和具有相同多组磁共振图像强度值的体素的平均CT值使用多变量回归方法确定每个区域的多元高次多项式的映射函数:

其中N是多项式最高项次数,CT(S1,…,Sm)为映射函数是因变量,S1是第一组磁共振图像强度值,在映射函数中为自变量,Sm是第m组磁共振图像强度值,在映射函数中为自变量,i1是S1的指数,im是Sm的指数,是拟合系数。

4.根据权利要求2所述的利用多组磁共振图像的多变量回归生成准CT图像的方法,其特征在于,第(3.1)步所述的划分人体轮廓,是将图像中人体结构与周围空气分开。

5.根据权利要求3所述的利用多组磁共振图像的多变量回归生成准CT图像的方法,其特征在于,第(3.2)步中,当第一排序组的磁共振图像中只有骨骼或软组织时,将所述的磁共振图像作为一个区域;当第一排序组的磁共振图像中同时具有骨骼和软组织时,将所述的磁共振图像分割为骨骼区域,软组织区域,以及混合组织区域,所述的混合组织区域是指骨骼和软组织之间的不确定部分,所述各区域的边界构成区域分割掩模。

6.根据权利要求3所述的利用多组磁共振图像的多变量回归生成准CT图像的方法,其特征在于,第(3.2)步中,将同一位置的多组磁共振图像和CT图像中因器官的日常活动或图像对准不充分而导致解剖结构对不齐的区域,以及人体轮廓以外的区域设定为排除区。

7.根据权利要求1所述的利用多组磁共振图像的多变量回归生成准CT图像的方法,其特征在于,步骤4)包括:

(4.1)使用与训练者同一排序组相同的磁共振参数获取目标者的各组磁共振图像;

(4.2)将目标者同一位置的多组磁共振图像相互对准;

(4.3)当目标者的磁共振图像是使用与训练者不同的扫描机器和/或不同的成像条件获取时,要对目标者的磁共振图像进行标准化,使目标者与所有训练者相同位置的同一排序组的磁共振图像的平均强度值相同;

(4.4)采用步骤3)中第(3.2)、(3.3)步所述的区域分割方式对目标者第一排序组的磁共振图像进行区域分割以及建立区域分割掩模,并获取目标者同一位置第一排序组以外的其他排序组的磁共振图像的区域,其中,目标者的图像不设置排除区;

(4.5)对目标者磁共振图像中的体素提取多组磁共振图像强度值;

(4.6)将目标者每个体素的多组磁共振图像的强度值通过步骤3)第(3.5)步得到的相对应区域的映射函数,得到目标者相同体素的CT值;

(4.7)将目标者所有体素的CT值的集合构成目标者的准CT图像。

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