CN103927733A - 一种利用核磁共振的图像数据建立方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种利用核磁共振的图像数据建立方法，属于医学影像技术领域。包括以下步骤，提取造影剂首过时的目标区域的核磁共振图像序列数据；对所述图像序列进行配准，以消除图像序列中目标区域存在的位移偏差；将图像目标区域中的心肌轮廓进行分割，得到心肌的内外轮廓；定量分析，将所述图像中的心肌沿轮廓按超声心动图17节段划分方法分成多个部分区域，计算各区域像素均值，得到信号强度和时间关系的数据曲线。本发明通过对核磁共振图像数据采集，并进行图像配准，分割得到心肌轮廓图像数据，并进行定量分析，建立数据模型和准确的数据分析平台，建立了准确的数据分析平台，避免了资源的浪费。

Description

一种利用核磁共振的图像数据建立方法

技术领域

本发明涉及医学影像技术领域，特别涉及一种利用核磁共振的图像数据建立方法。 

背景技术

负荷超声和同位素是获得心肌灌注数据的一种常用方式。但是超声主观性强、精确性和可重复性低；同位素无法时时、定量反应心肌灌注和代谢状态的数据信息。 

发明内容

为了解决目前负荷超声和同位素在获得心肌灌注数据时超声精确性和可重复性低，同位素无法时时、定量反应数据的问题，现提供了一种利用核磁共振的图像数据建立方法。具体技术方案如下： 

一种利用核磁共振的图像数据建立方法，包括以下步骤， 

提取造影剂首过时的目标区域的核磁共振图像数据； 

对所述图像序列进行配准，以消除图像序列中目标区域存在的位移偏差； 

将图像目标区域中的心肌轮廓进行分割，将所述图像中的每一层心肌内外分成多个部分区域； 

定量分析，计算各区域像素均值，得到信号强度和时间关系的数据曲线。 

进一步的，对所述图像序列进行配准还包括，通过基于伪真实信息的非刚性配准算法计算出所述图像序列中每一幅图像对应的配准模板图像，利用马尔科夫随机场模型在目标图像与对应的配准模板图像间进行图像配准。 

进一步的，所述后一幅配准模板图像是通过对应的目标图像的配准结果和前一幅配准模板图像加权求和得到。 

进一步的，心肌轮廓分割步骤还包括，在目标图像上画出低灌注心肌部分的大致位置，并利用基于先验形状约束的变形模型自动完成分割。 

进一步的，所述自动分割过程采用迭代方式进行，一直迭代到整个变形模型收敛，得到准确的心肌内外轮廓。 

进一步的，将分割好的心肌轮廓图像沿每一层心肌内外分成十二个部分区域，每个区域分成内外两层，计算每一区域的像素均值，并分析均值随时间变化情况，得到信号强度数据曲线。 

进一步的，通过信号强度数据曲线，可以定量计算信号最大强度，信号衰减的宽度、高度和强度的数据指标。 

与现有技术相比，上述技术方案提供的利用核磁共振的图像数据建立方法具有以下优点：通过对核磁共振图像数据采集，并进行图像配准，分割得到心肌轮廓图像数据，对得到的图像进行定量分析得到数据模型，建立了准确的数据分析平台，避免了医疗资源的浪费。 

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。 

图1是本发明实施例中提供的利用核磁共振的图像数据建立方法流程图； 

图2是本发明实施例中提供的信号强度-时间曲线。 

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。 

本发明实施例提供了一种利用核磁共振的图像数据建立方法，包括以下步骤， 

步骤一，提取造影剂首过时的目标区域的核磁共振图像数据。 

步骤二，对所述图像序列进行配准，以消除图像序列中目标区域存在的位移偏差。对所述图像序列进行配准包括，通过基于伪真实信息的非刚性配准算法计算出图像序列中每一幅图像对应的配准模板图像，利用马尔科夫随机场模型在目标图像与对应的配准模板图像间进行图像配准。具体的，后一幅配 准模板图像是通过对应的目标图像和前一幅配准模板图像加权求和得到。 

步骤三，将图像目标区域中的心肌轮廓进行分割，得到心肌的内外轮廓；心肌轮廓分割步骤还包括，在目标图像上画出心肌部分的大致位置，并利用基于先验形状约束的变形模型自动完成分割。自动分割过程采用迭代方式进行，一直迭代到整个变形模型收敛，得到准确的心肌内外轮廓。将图像中的每一层心肌内外分成多个部分区域。 

步骤四，定量分析，计算各区域像素均值，得到信号强度和时间关系的数据曲线。具体的，将分割好的心肌轮廓图像沿心肌沿轮廓分成八个部分区域，每个区域分成内外两层，计算每一区域的像素均值，并分析均值随时间变化情况，得到信号强度数据曲线，如图2所示。通过信号强度数据曲线，可以定量计算信号最大强度，信号衰减的宽度、高度和强度的数据指标。 

下面简单介绍本发明实施例的工作过程。 

采用“节段梯度图”定量显示造影剂首过时心肌灌注磁共振信号最大强度、心肌灌注区域的信号衰减的宽度、高度和强度的数据信息，能够直接反应药物负荷后心肌血流灌注， 量化缺血心肌的特征性变化，建立标准的图像数据平台。 

首先通过建立心肌血流灌注数学模型，完成对图像数据的处理及拟合，可以在模拟条件下对实验数据进行分析。由于核磁共振设备输出的是DICOM格式的图像文件，为了便于后续的处理和分析，需要将DICOM文件中的像素数据提取出来。在分析DICOM标准的基础上，直接提取图像像素的数据。 

图像配准，由于在进行MRI（Magnetic Resonance Imaging，核磁共振成像）的检查时，由于人的呼吸、身体移动等都会造成目标区域（如心肌的短轴切面等）的位移。心脏的收缩舒张也会使采集到的MRI图像序列之间存在差异。这些给基于图像的数据平台建立带来误差。为了消除这些因素给图像配准就成为图像处理一个重要步骤。心肌灌注MRI图像，随着造影剂到达不同的心腔，在MRI图像中不同心室结构的灰度会依次发生变换。以心室短轴切面为例。造影剂经肘正中静脉进入会依次通过右心室、左心室，最后弥漫到心肌中。这种灰度的变化使得常见的配准算法在处理时不能得到很好的效果。因此，采用了一种基于伪真实（Pseudo Ground Truth，PGT）信息的非刚性配准算法，并将其成功的应用在心肌灌注MRI中。该算法首先为心肌灌注MR序列中的每幅图像计算一幅对应的PGT图像，并将其作为对应图像的配准模板。PGT图像是已经配准的 图像序列，它与目标原始图像一一对应。与目标原始图像相比，PGT图像与其仅存在灰度的差异，心脏的结构保持一致。后一幅PGT图像由其对应目标图像的配准结果与其前一幅PGT图像加权求和得到。通过加权和的方式，即保留了当前配准图像的信息，又引入了序列中已配准图像的信息，有效地消除了积累误差的影响。同时，使用马尔科夫随机场模型对目标图像与对应的配准模板图像两幅图像进行配准。为了消除两幅配准图像之间的灰度误差，通过在马尔科夫能量函数中引入归一化的方式，消除图像灰度变化对配准的影响，并取得了理想的配准效果。 

心肌轮廓分割，由于灰度值的变化、噪声、伪影等原因，心肌的外轮廓会与周边的区域连在一起，影响分割效果；而心肌的内轮廓也会将内部的乳头肌一起分割进来，给后续的分析带来了较大的困难。由于灌注图像自身的复杂性，常见的变形模型不能很好的完成心肌区域的分割。采用半自动的方式分割心肌区域。首先，需要在第一幅图像上画出心肌的大致位置，然后利用基于先验形状约束的变形模型自动的完成分割。整个分割过程采用迭代方式进行，变形模型在内、外力的联合作用下不断的逼近心肌的轮廓，直至收敛，得到一个心肌轮廓的大致位置，接着在形状先验的约束下，修正得到的心肌轮廓，然后再在内、外力的作用下进一步逼近心肌的真实轮廓，这样一直迭代到整个模型收敛，得到一个较为准确的心肌内、外轮廓。并将图像中的每一层心肌内外分成多个部分区域。 

定量分析，为了更准确的分析形态学上冠脉狭窄“灰色地带”与心肌代谢和灌注的关系，需要定量的评价造影剂首过心肌血流灌注的情况。在心肌内外膜准确分割的基础上，整个心肌沿圆周方向分成十二个区域，每个区域又可以根据需要分成内外两层，以分析造影剂穿层灌注的情况。通过计算每一块区域的像素均值，并分析这些值随着时间的变化情况，程序可以得到一个SI（signal intensity，信号强度）曲线，并可以定量计算得到造影剂首过时信号最大强度、信号衰减的宽度、高度和强度等指标数据。 

首过时心腔内过高的造影剂亮度，对心肌内较低的造影剂聚积显示的影响。使用高压注射器经肘静脉注射造影剂（Gd-DTPA），速度3-5ml/s，造影剂常规剂量是0.2mmol/kg体重。但由于造影剂浓度较高，致使心腔内造影剂过亮，心肌内造影剂灰度下降，无法更好的进行对照比较，我们选取3例健康志愿者，采 用百分之一造影剂浓度0.002mmol/kg体重，3－5ml／s注射， 绘制正常人心肌灌注时间曲线， 降低心腔亮度对心肌灰度影响。在上述图像获取、处理和节段区域定义基础上经图像采集可以有效显示以下指标：心肌灌注充盈时间和排空时间、心肌灌注造影剂充盈强度、灌注降低范围。 

在目标MRI序列的调试中，采用标准水模，对比三种扫描序列——K空间加速采集成像序列TGSE、 扰相梯度回波序列FLASH、 稳态自由进动序列SSFP，择其最优并优化扫描，确定稳态自由进动序列SSFP为最佳获得造影剂首过心肌灌注的序列，并校正扫描参数TI、TE，实现图像清晰，测量信号准确和稳定。 

首先要完成15例健康志愿者静息、腺苷负荷下心肌灌注测定。 

Siemens 3T 磁共振，采用专用的心脏相控阵线圈及心电门控技术。扫描方法：① 使用真正快速稳态梯度回波序列(fast imaging employ steady state quisition SSFP)，主要用于一个心脏长轴面和3个短轴面的心脏运动的MR电影采集。② 使用快速梯度回波序列(fast gradient echo train FGRE ET) ，扫描时间约40－60S，每层扫描72个时相，单次屏气扫描。使用高压注射器经肘静脉注射造影剂（Gd-DTPA），速度3-5ml/s，总量0.2mmol/kg体重。扫描开始后5-10s开始注射造影剂。用于心肌灌注首过时相MR图像采集。 

然后，连续入选15例心绞痛患者，冠脉CTA提示冠脉狭窄50－70％，实施静息和ATP负荷CMRI扫描，完成常规MRI图像数据的采集。其中3位实施冠脉造影CAG以及FFR检测，采集FFR和冠脉狭窄数值，备下一步界定MRI心肌灌注数值使用。 

将上述采集得到的MRI图像分析处理并建立准确的定量数据分析平台。替代了负荷超声和同位素获得数据，数据分析平台更加准确和及时，可以定量分析各数据指标，避免了资源浪费。 

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。 

Claims (7)

1.一种利用核磁共振的图像数据建立方法，其特征在于，包括以下步骤，

提取造影剂首过时的目标区域的核磁共振图像数据；

对所述图像序列进行配准，以消除图像序列中目标区域存在的位移偏差；

将图像目标区域中的心肌轮廓进行分割，将所述图像中的每一层心肌内外分成多个部分区域；

定量分析，计算各区域像素均值，得到信号强度和时间关系的数据曲线。

2.根据权利要求1所述的利用核磁共振的图像数据建立方法，其特征在于，对所述图像序列进行配准还包括，通过基于伪真实信息的非刚性配准算法计算出所述图像序列中每一幅图像对应的配准模板图像，利用马尔科夫随机场模型在目标图像与对应的配准模板图像间进行图像配准。

3.根据权利要求2所述的利用核磁共振的图像数据建立方法，其特征在于，所述后一幅配准模板图像是通过对应的目标图像的配准结果和前一幅配准模板图像加权求和得到。

4.根据权利要求3所述的利用核磁共振的图像数据建立方法，其特征在于，心肌轮廓分割步骤还包括，在目标图像上画出低灌注心肌部分的位置，并利用基于先验形状约束的变形模型自动完成分割。

5.根据权利要求4所述的利用核磁共振的图像数据建立方法，其特征在于，所述自动分割过程采用迭代方式进行，一直迭代到整个变形模型收敛，得到准确的心肌内外轮廓。

6.根据权利要求5所述的利用核磁共振的图像数据建立方法，其特征在于，将分割好的心肌轮廓图像沿每一层心肌内外分成十二个部分区域，每个区域分成内外两层，计算每一区域的像素均值，并分析均值随时间变化情况，得到信号强度数据曲线。

7.根据权利要求6所述的利用核磁共振的图像数据建立方法，其特征在于，通过信号强度数据曲线，可以定量计算信号最大强度，信号衰减的宽度、高度和强度的数据指标。