[发明专利]一种弥散张量核磁共振图像的大脑白质纤维束分类方法有效

专利信息
申请号: 200910219482.9 申请日: 2009-12-14
公开(公告)号: CN101763638A 公开(公告)日: 2010-06-30
发明(设计)人: 郭雷;张拓;胡新韬;聂晶鑫;李刚;刘天明;李凯明 申请(专利权)人: 西北工业大学
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00
代理公司: 西北工业大学专利中心 61204 代理人: 王鲜凯
地址: 710072 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 一种弥散张量核磁共振图像的大脑白质纤维束分类方法。本发明涉及一种基于大脑神经纤维自身形状特征进行分类的方法。基本思想是:将大脑神经纤维的五类形状特征参数化,并组成特征向量,利用AP算法对特征向量进行全自动聚类从而完成大脑神经纤维的分类。其特征为:首先对三维大脑弥散张量图像进行预处理,并将所得到的大脑神经纤维看做三维空间曲线,进行插值重采样;其次在最大限度保留曲线能量的前提下,将大脑神经纤维映射到二维平面上,并提出两个标准对二维曲线进行起点归一化;然后在映射后的曲线上提取五类参数化的形状特征,并将其组成特征向量;最后利用AP自动聚类算法,对特征向量进行聚类,将大脑神经纤维的分为:闭口‘U’型,敞口‘U’型,‘M’型,直线型,弧线型等五类。本发明具有简单有效,稳定性高的优点。
搜索关键词: 一种 弥散 张量 核磁共振 图像 大脑 白质 纤维 分类 方法
【主权项】:
1.一种弥散张量核磁共振图像的大脑白质纤维束分类方法,其特征在于步骤如下:步骤1:使用DTIStudio开源软件对原始大脑弥散张量图像进行预处理得到大脑白质纤维束,该纤维束是三维空间里由一系列节点和连接相邻节点的线段组成的;步骤2:通过最大化目标函数Σi=2N[(xSi-xSi-1)2+(ySi-ySi-1)2],]]>将重建出的纤维束映射到x-y二维平面,其中表示纤维束S上i节点的x,y坐标,N表示纤维束上节点的个数;步骤3:对映射到二维平面上的纤维束进行长度归一化处理:首先采用文献Choosing nodes in parametric curve interpolation中的方法对纤维束进行插值,其次,在纤维束上重新采样100个等步长节点,最后将所有步长缩放成同样的单位长度,使所有的纤维束等长,完成长度归一化,本发明规定单位长度为1cm;步骤4:对长度归一化后的纤维束进行起点归一化:首先旋转平移纤维束使其两个端点在x轴上;其次,计算所旋转平移的纤维束重心在x轴上位置以距离该位置近的端点为起点;最后,从起点开始按公式O=Σi=2100tx(Si-1)tx(Si)ty(Si-1)ty(Si)]]>计算纤维束的转向;当O为正时,表示纤维束逆时针旋转,当O为负时,表示纤维束顺时针旋转;其中tx(·)ty(·)表示节点切线的x,y分量;规定纤维束整体转向为顺时针旋转,若为逆时针旋转,则将纤维束沿x轴翻转,使其顺时针旋转;步骤5:从归一化处理后的纤维束提取纤维束的整体走向特征、纤维束的弯曲程度特征、纤维束的重心分布特征、纤维束的曲率特征和纤维束的凹凸程度特征的五类特征并将五类特征参数化为十二个元素:(1)-(4)切线夹角累积积分傅里叶变换的前四个系数振幅;(5)纤维束整体弯曲程度;(6)-(7)定步长弯曲程度均值及方差;(8)x-轴两侧重心位置比;(9)-(10)曲线弯曲角均值及方差;(11)-(12)凹凸点数比及程度比;所述的纤维束的整体走向特征:从起点开始,对纤维束上相邻点的切线夹角进行累积积分,并对累积积分曲线进行傅里叶变换,使用傅里叶变换的前四个系数的振幅来描述纤维束的整体走向特征;所述的纤维束的弯曲程度特征:使用纤维束两点Si和Sj间的弧长-弦长比Rc=Σk=SiSj-1(xk-xk+1)2+(yk-yk+1)2/(xSi-xSj)2+(ySi-ySj)2]]>来描述纤维束的弯曲程度特征;所述的纤维束的重心分布特征:用纤维束在x轴两侧的重心到x轴的距离的比值Rg=ΣSiMySi/ΣSjNySj]]>来描述纤维束的重心分布特征,其中,M是y坐标大于0的纤维束节点的集合,N是y坐标小于0的纤维束节点的集合,当Rg<1时,取其倒数;所述的纤维束的曲率特征:采用文献A CURVE BEND FUNCTION BASED METHOD TOCHARACTERIZE CONTOUR SHAPES中的Curve Bend Angle来描述纤维束的曲率特征;所述的纤维束的凹凸程度的特征:在纤维束节点Si左右相邻的L个点的邻域内,根据公式CSi=Σn=1L1xSi-nySi-n1xSiySi1xSi+nySi+n]]>计算Si的凹凸,CSi>0]]>为凹,CSi<0]]>为凸,表示凹凸的程度,并用凹凸程度的比Rc=ΣSiP|CSi|/ΣSjQ|CSj|]]>表示纤维束的凹凸程度的特征,其中P是CSi>0]]>的节点的集合,Q是CSi<0]]>的节点的集合;步骤6:将上述的五类特征组成一个特征向量,并在该特征空间内采用马氏距离定义特征向量间的相似度,采用仿射传播聚类算法对特征向量进行聚类,从而将纤维束分成稳定的五类:闭口‘U’型;敞口‘U’型;‘M’型;直线型;弧线型;每一类的十二个元素分布以(均值,方差)的形式表述如下:闭口‘U’型:(1)-(4)切线夹角累积积分傅里叶变换的前四个系数振幅:(9495.4612,1871.0045),(2995.5356,604.9575),(1644.1195,371.8454),(1146.7312,218.4935);(5)纤维束整体弯曲程度:(3.3299,5.6847);(6)-(7)定步长弯曲程度均值及方差:(1.226,0.7212),(0.2456,1.2471);(8)x-轴两侧重心位置比:(19.1048,4.8791);(9)-(10)曲线弯曲角均值及方差:(0.1399,0.0262),(0.0969,0.0408);(11)-(12)凹凸点数比及程度比:(Inf,NaN),(Inf,NaN);敞口‘U’型:(1)-(4)切线夹角累积积分傅里叶变换的前四个系数振幅:(6572.79,1105.0841),(2277.4105,501.6588),(1003.2212,283.2631),(595.2231,164.0584);(5)纤维束整体弯曲程度:(1.6099,0.2988);(6)-(7)定步长弯曲程度均值及方差:(1.0488,0.0247),(0.0453,0.047);(8)x-轴两侧重心位置比:(20.4308,6.3422);(9)-(10)曲线弯曲角均值及方差:(0.0959,0.0122),(0.0734,0.0241);(11)-(12)凹凸点数比及程度比:(Inf,NaN),(Inf,NaN);‘M’型:(1)-(4)切线夹角累积积分傅里叶变换的前四个系数振幅:(5730.8211,2038.4417),(1666.6839,799.3507),(828.5507,381.9096),(548.3863,236.4801);(5)纤维束整体弯曲程度:(1.3659,0.2841);(6)-(7)定步长弯曲程度均值及方差:(1.1325,0.0804),(0.1462,0.1243);(8)x-轴两侧重心位置比:(9.1574,5.2087);(9)-(10)曲线弯曲角均值及方差:(0.139,0.027),(0.1222,0.0277);(11)-(12)凹凸点数比及程度比:(1.5421,0.9779),(2.1838,1.3202);直线型:(1)-(4)切线夹角累积积分傅里叶变换的前四个系数振幅:(1883.5235,1115.8633),(664.4631,281.5467),(344.2205,181.4514),(207.001,109.9747);(5)纤维束整体弯曲程度:(1.045,0.0291);(6)-(7)定步长弯曲程度均值及方差:(1.0192,0.0147),(0.0185,0.0193);(8)x-轴两侧重心位置比:(4.1518,2.0758);(9)-(10)曲线弯曲角均值及方差:(0.064,0.0196),(0.0556,0.0218);(11)-(12)凹凸点数比及程度比:(1.3187,0.6571),(1.6189,0.9276);弧线型:(1)-(4)切线夹角累积积分傅里叶变换的前四个系数振幅:(4191.9218,1212.4316),(1231.6912,405.9243),(634.64,220.2679),(386.1647,147.6377);(5)纤维束整体弯曲程度:(1.1591,0.0705);(6)-(7)定步长弯曲程度均值及方差:(1.0289,0.0137),(0.0271,0.0205);(8)x-轴两侧重心位置比:(14.1514,4.1084);(9)-(10)曲线弯曲角均值及方差:(0.0787,0.0151),(0.0643,0.0181);(11)-(12)凹凸点数比及程度比:(Inf,NaN),(Inf,NaN);其中,Inf表示无穷大,NaN表示不存在。
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