CN103932796A - 一种基于多模态医学影像数据融合的颅内电极个体化定位的方法 - Google Patents

Abstract

一种基于多模态医学影像数据融合的颅内电极个体化定位的方法，涉及医疗器械及医学图像处理和神经影像领域。本发明利用多种模态的医学影像数据，包括磁共振影像、X射线影像以及术中光学照片，综合测量颅内电极与脑组织结构的空间位置关系，建立颅内电极埋置术后的颅内电极位置与脑解剖结构的联系，实现颅内电极精确和快速的个体化定位。本发明可以用于认知神经科学基础研究以及临床神经科学等领域，为颅内脑电信号分析提供精确的大脑空间位置信息，增强了其在电生理基础研究方面应用价值。

Description

一种基于多模态医学影像数据融合的颅内电极个体化定位的方法

技术领域

本发明涉及医疗器械及医学图像处理和神经影像领域，尤其是涉及一种基于多模态医学影像数据融合的颅内电极个体化定位方法。

背景技术

随着数字化技术和计算机技术的发展，头皮脑电技术（electroencephalogram,EEG）以其极高的时间分辨率在认知神经科学以及临床疾病辅助诊断等领域的研究和应用取得了巨大的成就。由于EEG的空间定位存在先天不足，目前EEG只能用于大脑宏观脑区的状态测量。基于空间编码的磁共振技术（magnetic resonance imaging，MRI）以其较高的空间分辨率能够提供完整的大脑结构信息，但其时间分辨率相对较低。随着医学科技的进步，颅内脑电图(Intracraniald ectroencepholography，iEEG)以其极高的时空分辨率为我们探究大脑功能提供了新窗口，其作为大脑功能区的定位日益被广泛应用。然而，颅内脑电研究存在着精确定位颅内电极和大脑皮层空间位置的关键问题。为确定颅内电极与大脑之间的空间位置关系必须对颅内电极进行个体化的定位，以确定其精确的空间位置信息。目前常用的颅内电极定位方法有两种：第一，通过观测植入颅内电极后的头颅X线平片与大脑解剖结构的空间位置关系，在标准脑模型上标定出颅内电极位置；第二，通过对植入颅内电极后的头颅CT影像与植入颅内电极前的头颅MRI影像进行图像配准，利用通用医学影像配准与分析工具，在MRI影像上标定出颅内电极位置。上述两种方法中，前者采用通用的标准化脑模型代替个体的真实脑模型，是以比较粗糙的方法对颅内电极进行定位，完全没有考虑颅内电极的个体化定位。而后者在实际操作中易受CT影像数据获取的限制以及颅内电极片整体位移的影响，并且对配准误差和图像噪声较为敏感。现有的这两种方法都不能够真正实现颅内电极个体化的精确定位，从而不能够保证用脑电信号描述脑区的功能，为认知神经科学以及临床神经科学等领域的研究和应用带来不便，同时也降低了颅内脑电的科学研究价值。

发明内容

为了克服上述现有技术存在的不足和缺陷，本发明提出了一种基于多模态医学影像数据融合的颅内电极个体化定位方法，本发明方法针对单个被试，分别采用X线平片、磁共振成像和术中颅内电极照片，分析测量该个体颅内电极与脑组织结构的整体空间位置关系、脑区的沟回形态，以及局部颅内电极与脑区沟回的高清晰对应关系，综合颅内电极与脑解剖结构之间的整体、局部空间位置关系来对单一个体真实脑模型进行个体化的电极定位，建立单一个体颅内电极的位置信息与个体脑组织结构的联系，以消除传统的标准脑模型定位方式忽略个体化差异的弊端，最终实现个体被试颅内电极个体化精确定位目标。

本发明所提出的一种基于多模态医学影像数据融合的颅内电极个体化定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，对X线检查脑部获取的X线平片进行图像预处理，获取电极在Talairach坐标系下的坐标；

步骤S2，对被测试个体头部进行结构磁共振成像，经MRI图像分割与重建后，建立单个被试个体化的真实脑模型；

步骤S3，把基于所述步骤S1得到的电极坐标标定到由所述步骤S2中重建得到的单个被试个体化的真实脑模型上，建立颅内电极位置信息与脑组织结构的联系，得到个体化的电极定位结果；

步骤S4，依据头颅电极植入手术中拍摄的高清晰术中电极位置照片，对基于所述步骤S3得到的电极定位结果进行比较校正，最终实现高精度个体化颅内电极定位。

进一步，步骤S1具体为：

步骤S1，对X线检查脑部获取的X线平片进行图像处理，提取在Talairach坐标系下的电极坐标；

步骤1.1，对X线平片进行图像处理；

步骤1.2，提取Talairach坐标系下的电极坐标；

首先，在经图像处理后的X线平片上建立Talairach坐标系，步骤如下：

步骤1.2.1，在头颅X线平片上标记出眉间的位置；

步骤1.2.2，在头颅X线平片上标记出枕骨隆突的位置，连接由枕骨隆突到眉间的线段，得到I-G线；

步骤1.2.3，在头颅X线平片上标记出颅骨内表面，并在此内表面上找到距离I-G线最远的点，由此点向I-G作垂线，得到Talairach坐标系下的z轴；

步骤1.2.4，标定y轴，过颅骨内表面距离I-G线最远的点作I-G线的垂线段，在此线段上找到距离I-G线的距离为其21.6%的点，由此点作平行于I-G线的直线即为y轴，并在y轴上沿着颅骨内表面分别标记出最前端和最后端；

根据上述步骤，建立了以连接前后联合的直线AC-PC直线为基准，以AC-PC直线中点作为坐标原点，从后到前的方向作为y轴方向，从左耳到右耳的方向作为x轴方向，从下到上的方向作为z轴的方向的Talairach坐标系；

然后，根据建立的坐标系，在头颅X线平片上按照埋置的条状电极的顺序逐点标记出其所在的空间位置。

进一步，步骤S2具体为：

首先对MRI图像进行分割，然后对分割后的图像进行三维重建，最后把重建得到的三维脑结构数据标准化到Talairach坐标系下；具体步骤如下：

步骤2.1，MRI图像分割：利用Hartigan混合模型的最大似然方法把图像分为灰质、白质和脑脊液，如图3a所示；

步骤2.2，MRI图像三维重建：对图像分割得到的灰质、白质利用Fore-Iterative(FI)算法进行三维重建；

步骤2.3，将重建得到的三维脑结构数据标准化到Talairach坐标系下；

所述标准化公式为：

$\left\{\begin{array}{c}X=x*135/(\max \left(x\right)-\min \left(x\right))\\ Y=y*171/(\max \left(y\right)-\min \left(y\right))\\ Z=z*116/(\max \left(z\right)-\min \left(z\right))\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中，x,y,z分别为原始脑模型数据三角面片顶点的三维坐标，X,Y,Z为标准化后的三维坐标，max和min分别为取最大值和最小值函数；描绘得到大脑三维结构立体视图。

本发明针对颅内电极位置的定位，综合利用多模态医学影像数据，在颅内电极埋置术后对颅内电极进行精确定位。通过X线平片建立颅内电极与脑组织结构的联系，然后对扫描脑部获取的MRI影像进行分割与重建得到单一被试个体的真实脑模型，再把提取得到的电极坐标标定到重建得到的真实脑模型上，实现了颅内电极的高精度个体化定位。对实际采集到的癫痫病人影像数据的分析结果表明，本发明的基于多模态医学影像数据融合的颅内电极个体化定位的方法，能够精确地、有效地定位颅内电极的位置。

附图说明

图1为本发明基于多模态医学影像数据融合的颅内电极个体化定位方法流程图；

图2为根据本发明一实施例的颅内电极定位流程示意图；

图3为根据本发明一实施例的个体化脑模型三维重建流程图；

图4为一实施例使用本方法得到的个体化颅内电极3D可视化结果。

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明白，以下结合一个具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

参照图1，本发明所述的一种颅内电极定位方法，基于多模态医学影像数据融合进行个体化颅内电极3D可视化，具体实施步骤如下：

步骤S1，对X线检查脑部获取的X线平片进行图像处理，提取在Talairach坐标系下的电极坐标。

步骤1.1，对X线平片进行图像处理。

由于X线平片在采集过程中容易受到探测器噪声的影响，为了提高图像信噪比，在提取电极坐标之前需要对图像进行预处理。X线平片的图像处理包括：降噪、图像增强、图像变换、图像锐化以及图像格式转换。

所述X线平片的图像变换为图像求反，所述图像格式转换为把DICOM数据格式转换为BMP图像文件格式。

步骤1.2，提取Talairach坐标系下的电极坐标。

首先，在经图像处理后的X线平片上建立Talairach坐标系，步骤如下：

步骤1.2.1，在头颅X线平片上标记出眉间的位置，如图2a中白点所示；

步骤1.2.2，在头颅X线平片上标记出枕骨隆突的位置，连接由枕骨隆突到眉间的线段，得到I-G线（inion-glabella），如图2b所示；

步骤1.2.3，在头颅X线平片上标记出颅骨内表面，并在此内表面上找到距离I-G线最远的点，由此点向I-G作垂线，得到Talairach坐标系下的z轴，如图2c_1～2c_2所示；

步骤1.2.4，标定y轴，过颅骨内表面距离I-G线最远的点作I-G线的垂线段，在此线段上找到距离I-G线的距离为其21.6%的点，由此点作平行于I-G线的直线即为y轴，并在y轴上沿着颅骨内表面分别标记出最前端和最后端，如图2d所示。

根据上述步骤，建立了以连接前后联合的直线（AC-PC直线）为基准，以AC-PC直线中点作为坐标原点，从后到前的方向作为y轴方向，从左耳到右耳的方向作为x轴方向，从下到上的方向作为z轴的方向的Talairach坐标系。

然后，根据建立的坐标系，在头颅X线平片上按照埋置的条状电极的顺序逐点标记出其所在的空间位置，如图2e_1～2e_3所示。得到颅内电极的三维坐标，如表格1所示。

表格1.颅内电极在Talairach坐标系下的三维坐标

步骤S2，对被测试个体头部进行结构磁共振成像，MRI图像经分割与三维重建后建立单个被试个体化的真实脑模型。

首先对MRI图像进行分割，然后对分割后的图像进行三维重建，最后把重建得到的三维脑结构数据标准化到Talairach坐标系下。具体步骤如下：

步骤2.1，MRI图像分割：利用Hartigan混合模型的最大似然方法把图像分为灰质、白质和脑脊液，如图3a所示；

步骤2.2，MRI图像三维重建：对图像分割得到的灰质、白质利用Fore-Iterative(FI)算法进行三维重建；

步骤2.3，将重建得到的三维脑结构数据标准化到Talairach坐标系下。

所述标准化公式为：

$\left\{\begin{array}{c}X=x*135/(\max \left(x\right)-\min \left(x\right))\\ Y=y*171/(\max \left(y\right)-\min \left(y\right))\\ Z=z*116/(\max \left(z\right)-\min \left(z\right))\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中，x,y,z分别为原始脑模型数据三角面片顶点的三维坐标，X,Y,Z为标准化后的三维坐标，max,min分别为取最大值和最小值函数。描绘得到大脑三维结构立体视图，结果如图3b所示。

步骤S3，把基于所述步骤S1得到的电极坐标标定到由所述步骤S2重建得到的单个被试个体化的真实脑模型上，建立颅内电极位置信息与脑组织结构的联系，得到个体化的颅内电极位置。

步骤S4，依据头颅电极植入手术中拍摄的高清晰术中电极位置照片，对基于所述步骤S3得到的电极定位结果进行比较校正，最终实现高精度个体化颅内电极定位这一目标。

首先，我们根据所植入条状电极的型号，可知每个盘状电极的直径大小为4mm，电极之间的间距为10mm。

然后，结合埋置所述电极时拍摄的高清晰照片，电极相对于脑灰质皮层沟回褶皱的空间位置清晰可见，以此来比较校正由上述步骤S3得到的个体化颅内电极定位的结果。对经比较校正不一致的电极，根据术中所拍摄的高清晰照片按照其所在皮层沟回位置进行人工微调，以实现高精度个体化颅内电极定位的目的。

最后，为测试所述方法的精确性和可靠性，两名操作人员同时独立的采用所述电极定位方法对8位被试的多模态医学影像数据进行个体化的电极定位。每位被试待定位的电极总数均为64。第一个操作者采用所述方法计算得到的电极位置和实际电极位置的平均误差均值为1.8mm,方差为1.2mm。第二个操作者采用所述方法计算得到的电极位置和实际电极位置的平均误差均值为1.5mm,方差为1.3mm。两名操作者采用所述方法进行电极定位的结果误差均在可接受的范围之内（误差小于电极直径的一半:2mm）。本实施例所得高精度个体化颅内电极定位结果如图4所示。

从以上真实数据定位结果可以看出，本发明的基于多模态医学影像数据融合的颅内电极个体化定位方法，能够精确、有效地定位颅内电极。

从事本领域研究工作的工程技术人员应当意识到，以上所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。凡是根据上述描述做出各种可能得等同替换或改变，均被认为属于本发明的权利要求的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于多模态医学影像数据融合的颅内电极个体化定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，对X线检查脑部获取的X线平片进行图像预处理，获取电极在Talairach坐标系下的坐标；

步骤S2，对被测试个体头部进行结构磁共振成像，经MRI图像分割与重建后，建立单个被试个体化的真实脑模型；

步骤S3，把基于所述步骤S1得到的电极坐标标定到由所述步骤S2中重建得到的单个被试个体化的真实脑模型上，建立颅内电极位置信息与脑组织结构的联系，得到个体化的电极定位结果；

步骤S4，依据头颅电极植入手术中拍摄的高清晰术中电极位置照片，对基于所述步骤S3得到的电极定位结果进行比较校正，最终实现高精度个体化颅内电极定位。

2.根据权利要求1所述的一种基于多模态医学影像数据融合的颅内电极个体化定位方法，其特征在于，步骤S1具体为：

步骤S1，对X线检查脑部获取的X线平片进行图像处理，提取在Talairach坐标系下的电极坐标；

步骤1.1，对X线平片进行图像处理；

步骤1.2，提取Talairach坐标系下的电极坐标；

首先，在经图像处理后的X线平片上建立Talairach坐标系，步骤如下：

步骤1.2.1，在头颅X线平片上标记出眉间的位置；

步骤1.2.2，在头颅X线平片上标记出枕骨隆突的位置，连接由枕骨隆突到眉间的线段，得到I-G线；

步骤1.2.3，在头颅X线平片上标记出颅骨内表面，并在此内表面上找到距离I-G线最远的点，由此点向I-G作垂线，得到Talairach坐标系下的z轴；

步骤1.2.4，标定y轴，过颅骨内表面距离I-G线最远的点作I-G线的垂线段，在此线段上找到距离I-G线的距离为其21.6%的点，由此点作平行于I-G线的直线即为y轴，并在y轴上沿着颅骨内表面分别标记出最前端和最后端；

根据上述步骤，建立了以连接前后联合的直线AC-PC直线为基准，以AC-PC直线中点作为坐标原点，从后到前的方向作为y轴方向，从左耳到右耳的方向作为x轴方向，从下到上的方向作为z轴的方向的Talairach坐标系；

然后，根据建立的坐标系，在头颅X线平片上按照埋置的条状电极的顺序逐点标记出其所在的空间位置。

3.根据权利要求1所述的一种基于多模态医学影像数据融合的颅内电极个体化定位方法，其特征在于，步骤S2具体为：

首先对MRI图像进行分割，然后对分割后的图像进行三维重建，最后把重建得到的三维脑结构数据标准化到Talairach坐标系下；具体步骤如下：

步骤2.1，MRI图像分割：利用Hartigan混合模型的最大似然方法把图像分为灰质、白质和脑脊液；

步骤2.2，MRI图像三维重建：对图像分割得到的灰质、白质利用Fore-Iterative算法进行三维重建；

步骤2.3，将重建得到的三维脑结构数据标准化到Talairach坐标系下；

所述标准化公式为：

$\left\{\begin{array}{c}X=x*135/(\max \left(x\right)-\min \left(x\right))\\ Y=y*171/(\max \left(y\right)-\min \left(y\right))\\ Z=z*116/(\max \left(z\right)-\min \left(z\right))\end{array}\right.---\left(1\right)$

其中，x,y,z分别为原始脑模型数据三角面片顶点的三维坐标X,Y,Z为标准化后的三维坐标,max,min分别为取最大值和最小值函数；描绘得到大脑三维结构立体视图。