基于多張量的磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像結(jié)構(gòu)自適應(yīng)平滑方法技術(shù)

基于多張量的磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像結(jié)構(gòu)自適應(yīng)平滑方法，涉及磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像平滑方法，屬于醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域。本發(fā)明專利技術(shù)解決了現(xiàn)有方法噪聲抑制差，從而使得獲得的每個體素的纖維結(jié)構(gòu)信息精確度低的問題?；诙鄰埩康拇殴舱駭U(kuò)散加權(quán)圖像結(jié)構(gòu)自適應(yīng)平滑方法：一、選取相關(guān)參數(shù)，設(shè)定初始鄰域半徑；二、計(jì)算每個體素的初始纖維結(jié)構(gòu)信息；三、對于每個體素，根據(jù)纖維結(jié)構(gòu)信息計(jì)算其鄰域半徑內(nèi)的所有體素對該體素的權(quán)重，從而對磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像進(jìn)行加權(quán)平滑，平滑后重新計(jì)算每個體素的纖維結(jié)構(gòu)信息；四、判斷是否滿足迭代終止條件，如果不滿足，則擴(kuò)大鄰域半徑并繼續(xù)進(jìn)行步驟三，否則計(jì)算結(jié)束。本發(fā)明專利技術(shù)適用于磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像信息處理。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
基于多張量的磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像結(jié)構(gòu)自適應(yīng)平滑方法
本專利技術(shù)涉及磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像平滑方法，屬于醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域。
技術(shù)介紹
磁共振擴(kuò)散成像是目前唯一能夠在活體上測量組織內(nèi)水分子擴(kuò)散運(yùn)動與成像的無創(chuàng)方法，它通過測量和量化組織中水分子的擴(kuò)散信息來探測組織的微觀結(jié)構(gòu)。水分子沿不同方向的擴(kuò)散信息包含在一組不同擴(kuò)散加權(quán)梯度方向的擴(kuò)散加權(quán)圖像(DiffusionWeightedImage,DWI)中，通過對擴(kuò)散函數(shù)進(jìn)行建模可以解析出每個體素內(nèi)的纖維束結(jié)構(gòu)信息(主要是纖維的走行方向)。根據(jù)各體素內(nèi)纖維束的走行方向，利用纖維束追蹤技術(shù)可重建出組織纖維束的三維結(jié)構(gòu)，可用于醫(yī)療診斷及相關(guān)研究等。目前針對復(fù)雜組織纖維結(jié)構(gòu)的解析方法主要有：擴(kuò)散譜、Q-Ball、多張量、高階張量等方法，這些方法一般要求成像時所采用的擴(kuò)散加權(quán)梯度方向數(shù)量M較多(≥100)，然而由于硬件和采集時間的限制，在臨床中磁共振擴(kuò)散成像數(shù)據(jù)采集時一般M≤30，因此這些方法難以應(yīng)用于臨床。而目前能在M≤30的情況下解析纖維結(jié)構(gòu)的有效方法僅有幾種，其中較為有效的是使用受限壓縮傳感(ConstrainedCompressSensing，CCS)技術(shù)。該方法基于經(jīng)典的多張量模型，即將磁共振擴(kuò)散加權(quán)信號建模為如下多個高斯函數(shù)加權(quán)求和的形式：其中，Sk是擴(kuò)散梯度方向?yàn)間k時的磁共振擴(kuò)散信號，S0是未加擴(kuò)散梯度場時的磁共振信號，b是擴(kuò)散加權(quán)敏感因子，gk是第k個擴(kuò)散梯度方向，k＝1,2,...,M，M為磁共振擴(kuò)散成像時所使用的擴(kuò)散梯度方向的總數(shù)，fj≥0是對應(yīng)于二階擴(kuò)散張量Dj的加權(quán)系數(shù)，N是高斯函數(shù)的個數(shù)，ηk為噪聲，每個二階擴(kuò)散張量Dj對應(yīng)于一個主特征方向vjT,該方向即為纖維的走向。首先構(gòu)造一組可能的纖維走向集合{vj,j＝1,2,...,N}，N＞＞M，根據(jù)數(shù)據(jù)的特性設(shè)定擴(kuò)散張量的特征值，根據(jù)特征值和方向即可構(gòu)造出一組擴(kuò)散張量{Dj,j＝1,2,...,N}。令：y＝[S1,S2,…,SM]T/S0f＝[f1,f2,…,fN]Tη＝[η1,η2,…,ηN]T于是根據(jù)式(1)有：y＝Bf+η然后采用受限壓縮傳感技術(shù)求解如下優(yōu)化問題：得到f的估計(jì)值其中β為正則化系數(shù)。中的每個元素分別表征了其所對應(yīng)的纖維走行方向在該體素中所占的權(quán)重。在實(shí)際情況中，中的大部分元素均為零，表示該體素的纖維結(jié)構(gòu)不存在這些元素所對應(yīng)的方向。將集合中為0的元素去除后的集合記為{(αi,diT),i＝1,2,…,n}，其中n為中非零元素的個數(shù)，它表征了該體素內(nèi)的纖維存在多少個不同的走行方向。因此集合{(αi,diT),i＝1,2,…,n}即可表征一個體素內(nèi)的纖維結(jié)構(gòu)信息。由于磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像噪聲較強(qiáng)，而上述方法對噪聲比較敏感，尤其是當(dāng)磁共振擴(kuò)散成像采集數(shù)據(jù)所使用的擴(kuò)散加權(quán)梯度方向數(shù)量M較少時，計(jì)算得到的纖維結(jié)構(gòu)信息準(zhǔn)確度較低。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)是為了解決現(xiàn)有方法噪聲抑制差，從而使得獲得的每個體素的纖維結(jié)構(gòu)信息精確度低的問題，而提供了基于多張量的磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像結(jié)構(gòu)自適應(yīng)平滑方法?；诙鄰埩康拇殴舱駭U(kuò)散加權(quán)圖像結(jié)構(gòu)自適應(yīng)平滑方法，實(shí)現(xiàn)該方法的步驟如下：步驟一：選取參數(shù)λ、參數(shù)a和總迭代次數(shù)kN的值，設(shè)定初始鄰域半徑h(0)，設(shè)定當(dāng)前迭代次數(shù)k＝1，計(jì)算h(1)＝ah(0)，λ的取值范圍為0.5～5，a的取值范圍為1<a≤2，kN的取值范圍為5～10，h(0)的取值范圍為0.5～1.5；步驟二：計(jì)算每個體素p的初始纖維結(jié)構(gòu)信息并設(shè)定參數(shù)其中表示該體素存在方向?yàn)榈睦w維，其所占比重為表示該體素內(nèi)的纖維存在多少個不同的走行方向，參數(shù)的取值范圍為1～2；步驟三：對于每個體素p，記q為以p為中心h(k)為半徑的鄰域U(p)內(nèi)的體素，根據(jù)每個體素p的纖維結(jié)構(gòu)信息計(jì)算其鄰域半徑內(nèi)的所有體素對該體素p的權(quán)重，并根據(jù)獲得的所有權(quán)重值對磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像進(jìn)行加權(quán)平滑處理，然后重新計(jì)算每個體素的纖維結(jié)構(gòu)信息；步驟四：判斷是否滿足迭代終止條件，如果不滿足，則擴(kuò)大鄰域半徑并繼續(xù)進(jìn)行步驟三，即如果k≤kN，則另k＝k+1，h(k)＝ah(k-1)，返回步驟三，其中k為迭代次數(shù)，kN表示迭代終止次數(shù)；否則，完成基于多張量的磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像結(jié)構(gòu)自適應(yīng)平滑。本專利技術(shù)根據(jù)鄰域體素與中心體素的距離和纖維結(jié)構(gòu)信息的差別，自適應(yīng)的確定鄰域體素的權(quán)重，在迭代過程中逐漸擴(kuò)大鄰域半徑的同時，對于距離中心體素較近且與中心體素結(jié)構(gòu)信息差別較小的鄰域體素賦予較大權(quán)重，而對于距離中心體素較遠(yuǎn)且與中心體素結(jié)構(gòu)信息差別較大的鄰域體素賦予較小權(quán)重，進(jìn)而對中心體素進(jìn)行加權(quán)平滑，這樣能夠很好的對磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像進(jìn)行平滑同時又能夠避免圖像邊緣模糊。因此本專利技術(shù)在每次迭代平滑后，重新計(jì)算纖維結(jié)構(gòu)信息，能夠達(dá)到更精確的從磁共振擴(kuò)散加權(quán)數(shù)據(jù)中提取纖維結(jié)構(gòu)信息的目的。本專利技術(shù)將自適應(yīng)平滑方法與纖維結(jié)構(gòu)解析方法(如受限壓縮傳感方法)結(jié)合使用，能夠很好的抑制圖像噪聲，從而提高纖維結(jié)構(gòu)信息的計(jì)算精度，精確度提高了約30％。附圖說明圖1為具體實(shí)施方式八中仿真磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像數(shù)據(jù)的實(shí)際纖維結(jié)構(gòu)示意圖；圖2為具體實(shí)施方式八中數(shù)據(jù)經(jīng)第2次迭代平滑后采用受限壓縮傳感方法計(jì)算得到的纖維結(jié)構(gòu)示意圖；圖3為具體實(shí)施方式八中數(shù)據(jù)經(jīng)第4次迭代平滑后采用受限壓縮傳感方法計(jì)算得到的纖維結(jié)構(gòu)示意圖；圖4為具體實(shí)施方式八中數(shù)據(jù)經(jīng)第6次迭代平滑后采用受限壓縮傳感方法計(jì)算得到的纖維結(jié)構(gòu)示意圖；圖5為具體實(shí)施方式八中數(shù)據(jù)經(jīng)第8次迭代平滑后采用受限壓縮傳感方法計(jì)算得到的纖維結(jié)構(gòu)示意圖；圖6為具體實(shí)施方式八中數(shù)據(jù)未經(jīng)平滑直接采用受限壓縮傳感方法計(jì)算得到的纖維結(jié)構(gòu)示意圖；圖7為具體實(shí)施方式八中數(shù)據(jù)經(jīng)高斯平滑后采用受限壓縮傳感方法計(jì)算得到的纖維結(jié)構(gòu)示意圖；圖8為具體實(shí)施方式九中仿真實(shí)體磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像數(shù)據(jù)的實(shí)際纖維結(jié)構(gòu)示意圖；圖9為具體實(shí)施方式九中數(shù)據(jù)經(jīng)第2次迭代平滑后采用受限壓縮傳感方法計(jì)算得到的纖維結(jié)構(gòu)示意圖；圖10為具體實(shí)施方式九中數(shù)據(jù)經(jīng)第4次迭代平滑后采用受限壓縮傳感方法計(jì)算得到的纖維結(jié)構(gòu)示意圖；圖11為具體實(shí)施方式九中數(shù)據(jù)經(jīng)第6次迭代平滑后采用受限壓縮傳感方法計(jì)算得到的纖維結(jié)構(gòu)示意圖；圖12為具體實(shí)施方式九中數(shù)據(jù)未經(jīng)平滑直接采用受限壓縮傳感方法計(jì)算得到的纖維結(jié)構(gòu)示意圖；圖13為具體實(shí)施方式九中數(shù)據(jù)經(jīng)高斯平滑后采用受限壓縮傳感方法計(jì)算得到的纖維結(jié)構(gòu)示意圖；圖14為具體實(shí)施方式一所述的基于多張量的磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像結(jié)構(gòu)自適應(yīng)平滑方法的流程圖。具體實(shí)施方式具體實(shí)施方式一：參見圖14說明本實(shí)施方式，本實(shí)施方式所述的基于多張量的磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像結(jié)構(gòu)自適應(yīng)平滑方法，實(shí)現(xiàn)該方法的步驟如下：步驟一：選取參數(shù)λ、參數(shù)a和總迭代次數(shù)kN的值，設(shè)定初始鄰域半徑h(0)，設(shè)定當(dāng)前迭代次數(shù)k＝1，計(jì)算h(1)＝ah(0)，λ的取值范圍為0.5～5，a的取值范圍為1<a≤2，kN的取值范圍為5～10，h(0)的取值范圍為0.5～1.5；步驟二：計(jì)算每個體素p的初始纖維結(jié)構(gòu)信息并設(shè)定參數(shù)其中表示該體素存在方向?yàn)榈睦w維，其所占比重為表示該體素內(nèi)的纖維存在多少個不同的走行方向，參數(shù)的取值范圍為1～2；步驟三：對于每個體素p，記q為以p為中心h(k)為半徑的鄰域U(p)內(nèi)的體素，根據(jù)每個體素p的纖維結(jié)構(gòu)信息計(jì)算其鄰本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
基于多張量的磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像結(jié)構(gòu)自適應(yīng)平滑方法，其特征在于，實(shí)現(xiàn)該方法的步驟如下：步驟一：選取參數(shù)λ、參數(shù)a和總迭代次數(shù)kN的值，設(shè)定初始鄰域半徑h(0)，設(shè)定當(dāng)前迭代次數(shù)k＝1，計(jì)算h(1)＝ah(0)，λ的取值范圍為0.5～5，a的取值范圍為1<a≤2，kN的取值范圍為5～10，h(0)的取值范圍為0.5～1.5；步驟二：計(jì)算每個體素p的初始纖維結(jié)構(gòu)信息θp(0)={(αpi(0),dpi(0)T),i=1,2,...,np(0)},]]>并設(shè)定參數(shù)其中表示該體素存在方向?yàn)榈睦w維，其所占比重為表示該體素內(nèi)的纖維存在多少個不同的走行方向，參數(shù)的取值范圍為1～2；步驟三：對于每個體素p，記q為以p為中心h(k)為半徑的鄰域U(p)內(nèi)的體素，根據(jù)每個體素p的纖維結(jié)構(gòu)信息計(jì)算其鄰域半徑內(nèi)的所有體素對該體素p的權(quán)重，并根據(jù)獲得的所有權(quán)重值對磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像進(jìn)行加權(quán)平滑處理，然后重新計(jì)算每個體素的纖維結(jié)構(gòu)信息；步驟四：判斷是否滿足迭代終止條件，如果不滿足，則擴(kuò)大鄰域半徑并繼續(xù)進(jìn)行步驟三，即如果k≤kN，則另k＝k+1，h(k)＝ah(k?1)，返回步驟三，其中k為迭代次數(shù)，kN表示迭代終止次數(shù)；否則，完成基于多張量的磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像結(jié)構(gòu)自適應(yīng)平滑。...

【技術(shù)特征摘要】
1.基于多張量的磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像結(jié)構(gòu)自適應(yīng)平滑方法，實(shí)現(xiàn)該方法的步驟如下：步驟一：選取參數(shù)λ、參數(shù)a和總迭代次數(shù)kN的值，設(shè)定初始鄰域半徑h(0)，設(shè)定當(dāng)前迭代次數(shù)k＝1，計(jì)算h(1)＝ah(0)，λ的取值范圍為0.5～5，a的取值范圍為1<a≤2，kN的取值范圍為5～10，h(0)的取值范圍為0.5～1.5；步驟二：計(jì)算每個體素p的初始纖維結(jié)構(gòu)信息并設(shè)定參數(shù)其中表示該體素存在方向?yàn)榈睦w維，其所占比重為表示該體素內(nèi)的纖維存在多少個不同的走行方向，參數(shù)的取值范圍為1～2；步驟三：對于每個體素p，記q為以p為中心h(k)為半徑的鄰域U(p)內(nèi)的體素，根據(jù)每個體素p的纖維結(jié)構(gòu)信息計(jì)算其鄰域半徑內(nèi)的所有體素對該體素p的權(quán)重，并根據(jù)獲得的所有權(quán)重值對磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像進(jìn)行加權(quán)平滑處理，然后重新計(jì)算每個體素的纖維結(jié)構(gòu)信息；步驟四：判斷是否滿足迭代終止條件，如果不滿足，則擴(kuò)大鄰域半徑并繼續(xù)進(jìn)行步驟三，即如果k≤kN，則另k＝k+1，h(k)＝ah(k-1)，返回步驟三，其中k為迭代次數(shù)，kN表示迭代終止次數(shù)；否則，完成基于多張量的磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像結(jié)構(gòu)自適應(yīng)平滑；其特征在于，所述步驟三所述的根據(jù)每個體素p的纖維結(jié)構(gòu)信息計(jì)算其鄰域半徑內(nèi)的所有體素對該體素的權(quán)重，從而對磁共振擴(kuò)散加權(quán)圖像進(jìn)行加權(quán)平滑，平滑后重新計(jì)算每個體素的纖維結(jié)構(gòu)信息的方法為：計(jì)算其中ρ(p,q)為體素p到體素q的歐氏距離；計(jì)算其中函數(shù)表示體素p與體素q之間纖維結(jié)構(gòu)信息的差別；計(jì)算權(quán)重其中核函數(shù)Kloc(·)和Kst(·)為兩個定義域?yàn)閇0,∞)的單調(diào)遞減函數(shù)，且滿足Kloc(0)＝Kst(0)＝1，當(dāng)x≥1時Kloc(x)＝Kst(x)＝0；計(jì)算鄰域U(p)內(nèi)所有體素對p的權(quán)重之和計(jì)算及其中表示未加擴(kuò)散梯度場時體素p的磁共振信號經(jīng)第k次迭代平滑計(jì)算的結(jié)果，表示未加擴(kuò)散梯度場時體素q的磁共振信號經(jīng)第k-1次迭代平滑計(jì)算的結(jié)果，...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：劉宛予，楚春雨，朱躍敏，馬格寧伊莎貝爾，
申請(專利權(quán))人：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：黑龍江;23