CN105488804B - 脑部asl、spect和mri图像配准融合联合分析的方法及系统 - Google Patents

Abstract

一种脑部ASL、SPECT和MRI图像配准融合联合分析的方法及系统，以MRI图像为基准分别对ASL图像和MRI图像进行配准，然后将ASL图像和SPECT图像按照不同透明度进行融合，并在SPECT图像的断层中标出待计算区域，通过对ASL图像的三次样条插值得到闭合曲线后再由圆台逼近的方式得出待计算区域对应的体积、灰度值及感兴趣区域体灰度均值。本发明能够把ASL图像反映脑血流灌注和SPECT图像反映脑血流灌注以及MRI提供的脑部结构变化的优势结合起来，通过给医生和医学专家提供交互标定操作，实现感兴趣区域的分割和分析，能提高对脑缺血性疾病的准确判断，为临床医生制定合理的治疗方案提供影像学的指导。

Description

脑部ASL、SPECT和MRI图像配准融合联合分析的方法及系统

技术领域

本发明涉及的是一种图像处理领域的技术，具体是一种脑部SPECT(Single-Photon Emission Computed Tomography，单光子发射计算机断层成像术)的脑血流灌注显像测定的CBF(脑血流量，Cerebral Blood Flow)成像、MR(磁共振，Magnetic Resonance)成像的ASL(动脉自旋标记，Arterial Spin Labeling)图像的配准融合联合分析的方法，属于生物医学影像处理领域，具体是一种基于多模态图像的融合显示及感兴趣区域分割的技术。

背景技术

缺血性脑血管病是严重危害人类健康的疾病之一，具有高发病率、高死亡率、高致残率的特点，严重影响人们的生活质量。早期检测缺血区域，及时为临床治疗方案制定提供依据具有重要意义。目前SPECT、MR脑血流灌注显像已广泛应用于临床。脑血流量即单位时间内流过单位重量脑组织的血液毫升数，一般是mL/100g/min。

SPECT脑血流灌注显像，称为功能性脑显像，是静脉注射小分子量、电中性、脂溶性的显像剂^99mTc-ECD，它们能通过正常血脑屏障进入脑细胞，随后在脂解酶作用下转变为带负电荷的单酸或者二酸化合物，从而滞留在脑组织内，显像剂进入脑细胞的量与局部脑血流(rCBF)量成正相关。由于rCBF一般与局部脑功能代谢平行，故在一定程度上亦能反映局部脑功能状态。

近年出现的动脉自旋标记技术(ASL)，是以可自由弥散的水为内在示踪剂的MR灌注成像方法，它利用反转脉冲标记上游动脉血中的水质子，将下游成像层所获标记图像与没有标记的对照组减影而获得器官的血流量。ASL技术完全为无创性的方法，常用于出血、钙化或位于颅底的病变进行测定。

虽然SPECT和ASL均可以反应脑血流灌注，同时两种有一定的正相关性。但两种显像方式所反应的内容不同，显像也是在两种设备、两种条件下完成的。目前尚无将两种显像方法完整融合、归一化分析的图像处理技术，也无将功能性成像的SPECT和ASL图像与反映解剖结构的MRI图像联合分析处理的图像处理技术。

发明内容

本发明开发出一种新的软件程序，利用ITK、VTK和MFC软件编程技术，开发出一种脑部ASL、SPECT和MRI图像配准融合联合分析感兴趣区域的方法及系统，能够把ASL图像反映脑血流灌注和SPECT图像反映脑血流灌注以及MRI提供的脑部结构变化的优势结合起来，通过给医生和医学专家提供交互标定操作，实现感兴趣区域的分割和分析，能提高对脑缺血性疾病的准确判断，为临床医生制定合理的治疗方案提供影像学的指导。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明涉及一种脑部ASL、SPECT和MRI图像融合标定病理区域的方法，以MRI图像为基准分别对ASL图像和MRI图像进行配准，然后将ASL图像和SPECT图像按照不同透明度进行融合，并在SPECT图像的断层中标出待计算区域，通过对ASL图像的三次样条插值得到闭合曲线后再由圆台逼近的方式得出待计算区域对应的体积、灰度值及感兴趣区域体灰度均值。

本发明具体包括以下步骤：

步骤一，读取SPECT脑血流灌注图像数据并采样，对SPECT图像和MRI的T2图像进行配准；

步骤二，读取ASL图像数据并采样，对MRI图像和MRI的T2图像进行配准；

步骤三，在步骤一和步骤二自动配准的基础上，提供专家手动交互操作辅助调整对齐图像的接口，进行旋转、平移、三维断层移动微调使不同模态图像更精确地一一对准；

步骤四，SPECT、ASL图像分别和MRI的T2图像配准后，则认为ASL图像、SPECT图像和MRI图像之间均实现了配准；

步骤五，SPECT图像按显色方案进行伪彩色映射，ASL图像不映射伪彩色，具体为：按SPECT图像0.8至0.6的透明度比例和ASL图像0.2至0.4的透明度比例进行图像融合，以ASL图像作为底板；

步骤六，根据融合图像的增强显示结果给医学专家提供依据，人工在SPECT图像中置入标记点标定感兴趣区域，根据标记点标定的位置通过插值算法拟合成闭合曲线作为感兴趣区域的边界；

步骤七，在ASL图像上勾勒出感兴趣的区域，由于ASL图像与SPECT图像已经配准，则由配准图像位置对应关系在SPECT图像上对应切割出ASL图像的区域；

步骤八，不同断层图像同理采取步骤六和步骤七方法确定曲线拟合区域，断层间采用三维断层插值算法计算三维区域，等价的不规则圆台即作为感兴趣区域体；

步骤九，依次计算标定区域的灰度均值、对称对应区域以及灰度均值以比较分析。

本发明涉及一种实现上述方法的系统，包括：VTK图像融合显示模块、由标定点拟合曲线单元与断层图像相关计算单元组成的多模态图像辅助分析模块，以及由读取图像单元、图像重采样单元、ITK配准单元、交互操作微调单元组成的三模态图像配准模块，其中：三模态图像配准模块与VTK图像融合显示模块相连，通过VTK图像融合显示模块显示配准后三种模态图像的数据信息；多模态图像辅助分析模块与VTK图像融合显示模块相连，通过VTK图像融合显示模块显示三个模态下对感兴趣区域的联合分析计算结果。

技术效果

与现有技术相比，本发明的技术效果包括：同时使用了脑部ASL、SPECT和MRI图像联合分析，不仅反映感兴趣区域功能上的变化情况，也反映对应解剖结构的变化情况。

附图说明

图1为本发明系统结构示意图；

图2为本发明方法流程示意图；

图3为三维断层插值算法示意图；

图4为中心扩散算法示意图；

图5为第一个和最后一个断层上的拟合曲线结果图；

图6为中心扩散法在6个断层上拟合的曲线结果图；

图7为ASL图像和SPECT图像融合结果图。

具体实施方式

如图1所示，为一种脑部ASL、SPECT和MRI图像融合标定病理区域的系统，包括：VTK图像融合显示模块、由标定点拟合曲线单元与断层图像相关计算单元组成的多模态图像辅助分析模块，以及由读取图像单元、图像重采样单元、ITK配准单元、交互操作微调单元组成的三模态图像配准模块，其中：三模态图像配准模块与VTK图像融合显示模块相连，通过VTK图像融合显示模块显示配准后三种模态图像的数据信息；多模态图像辅助分析模块与VTK图像融合显示模块相连，通过VTK图像融合显示模块显示三个模态下对感兴趣区域的联合分析计算结果。

所述的读取图像单元与图像重采样单元相连并传输读入图像的原始数据信息，图像重采样单元与ITK配准单元相连并传输采样后适合ITK处理格式的数据信息，ITK配准单元与交互操作微调单元相连并传输人工交互调整信息，标定点拟合曲线单元与断层图像相关计算单元相连并传输人工交互标记的感兴趣区域信息。

如图2所示，本实施例所述方法使用上海交通大学附属仁济医院所提供患者头部扫描数据，本实施例多模态图像融合显示分析的方法包括以下步骤：

1)首先对SPECT图像和MRI图像进行配准，使SPECT图像和MRI图像表达同一位置的部分一一对齐；

2)对ASL图像和MRI图像进行配准，使ASL图像和MRI图像表达同一位置的部分一一对齐；

3)通过分别配准则使得SPECT图像、ASL图像、MRI图像实现了一一对应；

4)现有的对配准效果衡量并没有一种很好的评价标准，这里给专家提供人工交互操作辅助调整对齐图像的操作接口，进行图像旋转、平移和三维断层移动，使图像间更加精确的一一对准；

5)采用加权平均融合算法，即对不同模态的图像赋以不同的权重，根据权重来融合多个模态的图像：F(i,j,k)＝λ₁A(i,j,k)+λ₂B(i,j,k)，λ₁+λ₂＝1，其中：A(i,j,k)是待融合图像A的灰度值、B(i,j,k)是待融合图像B的灰度值、F(i,j,k)是融合后图像的灰度值，i、j和k分别表示融合图像像素的三维坐标；

所述的权重是以透明度的形式显示在最后融合的图像中，ASL图像分配了权重为0.2至0.4，ECT图像分配了权重0.8至0.6，两者权重加起来和为1。

6)通过交互操作手动置入少数几个标记点标定感兴趣区域，根据标记点标定的位置通过插值算法拟合成闭合曲线作为感兴趣区域的边界。

如图3所示，本实施例中采用三次样条插值，在感兴趣的区域边界上标记N(N≥3)个标记点，得到标记点集合P_i(x,y)1≤i≤n，对二维坐标(x,y)建立参数三次样条方程：f_x(i)＝P_ix，f_y(i)＝P_iy，通过三次样条曲线计算公式计算各个区间段内(x,y)关于三次样条曲线方程的系数，在任意区间(i,i+1)上关于参数t的坐标计算公式为：

Q_x(t)＝P_i*x+a_i*(t-P_ix)+b_i*(t-P_ix)²+c_i*(t-P_ix)³；

Q_y(t)＝P_i*y+d_i*(t-P_iy)+e_i*(t-P_iy)²+f_i*(t-P_iy)³；

由此可得到拟合曲线上任意点的二维坐标，沿着拟合的曲线，需要计算采样点的坐标，基于三次样条曲线离散长度积分公式为：

其中：STEP是步长，本实施例中取值0.1毫米，可通过修改STEP值计算沿着曲线的所有等间隔采样点的坐标。

7)图像配准使图像之间具有相同解剖意义的点达到空间位置上一致，本实施例中ASL图像和SPECT图像完成配准后，在ASL图像上勾勒出感兴趣的区域，通过配准后不同模态图像相对应位置的对准关系，会在SPECT图像上显示出对应的区域。

8)断层图像间区域的确定：为了尽量逼近真实的人脑结构，当人工在SPECT图像的第一个断层和最后一个断层上勾勒出区域后，使用一种插值算法来计算两个断层之间的断层所包围的区域，相邻断层之间的三维区域等价于一个不规则的圆台，用若干个圆台逼近真实的人脑结构。

设断层A和断层B是人工勾勒的区域，在这两个断层之间需要自动生成区域的断层上，生成若干个采样点，根据生成的采样点用上一步骤提到的三次样条插值算法来拟合曲线。

如图4和图5所示，本实施例中采用的是中心扩散法来插值计算出中间断层的采样点：在断层A和断层B上人工标记采样点，然后用三次样条插值算法拟合出曲线。设Q＝(q₁,q₂,…,q_n)为断层A上三次样条曲线的n个采样点，包围区域的形心q_c为：其中：q_c(x)为形心q_c的x坐标，q_c(y)为y坐标，n是采样点的个数。

如图6所示，设定中心扩散法的扩散角度(本实施例中设定扩散角度为60°)，从形心q_c扩散出6条射线至拟合曲线上得到6个采样点q_A1′、q_A2′、q_A3′、q_A4′、q_A5′和q_A6′。同理，对断层B采用相同的方法可得6个采样点，对断层A和断层B中对应的采样点用线性插值式：

p_i(x)＝w₁q_A(x)+w₂q_B(x)，p_i(y)＝w₁q_A(y)+w₂q_B(y)，得到中间断层上的采样点，再用三次样条曲线算法拟合出曲线，其中：p_i(x)是断层i上插值计算采样点的x坐标，p_i(y)是采样点y坐标，w₁和w₂分别是断层A和断层B上采样点坐标的权重，计算的断层越靠近哪个人工标记的断层，赋给该人工标记断层的权重就越大，dif是断层A和B之间的断层差值；

如图7所示，对断层上拟合的闭合曲线使用区域生长法标记所包围区域，本实施例中具体操作步骤是：断层上拟合的闭合曲线经过位置记为1，其余均记为0，对闭合曲线求重心得到重心点作为区域生长的种子点，从种子点开始迭代标记生长区域只到迭代点达到闭合曲线边界，如此得到的生长区域即可作为感兴趣区域。

9)最后计算区域面积和灰度均值，相邻断层之间的三维区域等价于一个不规则的圆台，按圆台体积计算三维区域体积，具体为：由脑部结构的对称性计算组成标记区域的对称区域，某一断层上(i,j,k)像素点对应的对称位置像素点为(Width-i,j,k)，其中Width为该断层图像显示的窗位宽，计算对称区域的灰度均值，同样按圆台体积计算对应对称三维区域体积及三维区域体灰度均值；不同模态图像间已配准，按对应位置传递即得到另一模态图像相对应区域，同理计算三维区域体灰度均值。

上述具体实施可由本领域技术人员在不背离本发明原理和宗旨的前提下以不同的方式对其进行局部调整，本发明的保护范围以权利要求书为准且不由上述具体实施所限，在其范围内的各个实现方案均受本发明之约束。

Claims (6)

1.一种脑部ASL、SPECT和MRI图像融合标定病理区域的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，读取SPECT脑血流灌注图像数据并采样，对SPECT图像和MRI的T2图像进行配准；

步骤二，读取ASL图像数据并采样，对MRI图像和MRI的T2图像进行配准；

步骤三，在步骤一和步骤二自动配准的基础上，提供专家手动交互操作辅助调整对齐图像的接口，进行旋转、平移、三维断层移动微调使不同模态图像更精确地一一对准；

步骤四，SPECT、ASL图像分别和MRI的T2图像配准后，则认为ASL图像、SPECT图像和MRI图像之间均实现了配准；

步骤五，SPECT图像按显色方案进行伪彩色映射，ASL图像不映射伪彩色；

步骤六，根据融合图像的增强显示结果给医学专家提供依据，人工在SPECT图像中置入标记点标定感兴趣区域，根据标记点标定的位置通过插值算法拟合成闭合曲线作为感兴趣区域的边界；

步骤七，在ASL图像上勾勒出感兴趣的区域，由于ASL图像与SPECT图像已经配准，则由配准图像位置对应关系在SPECT图像上对应切割出ASL图像的区域；

步骤八，不同断层图像同样采取步骤六和步骤七方法确定曲线拟合区域，断层间采用三维断层插值算法计算三维区域，等价的不规则圆台即作为感兴趣区域体；

步骤九，依次计算标定区域的灰度均值、对称对应区域以及灰度均值以比较分析。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，步骤五所述的伪彩色映射是指：对不同模态的图像赋以不同的权重，根据权重来融合多个模态的图像：F(i,j,k)＝λ₁A(i,j,k)+λ₂B(i,j,k)，λ₁+λ₂＝1，其中：A(i,j,k)是待融合图像A的灰度值、B(i,j,k)是待融合图像B的灰度值、F(i,j,k)是融合后图像的灰度值，i、j和k分别表示融合图像像素的三维坐标。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征是，按SPECT图像0.8至0.6的透明度比例和ASL图像0.2至0.4的透明度比例进行图像融合，以ASL图像作为底板。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的感兴趣区域的边界，具体通过以下方式得到：采用三次样条插值，在感兴趣的区域边界上标记N(N≥3)个标记点，得到标记点集合P_i(x,y)1≤i≤n，对二维坐标(x,y)建立参数三次样条方程：f_x(i)＝P_ix，f_y(i)＝P_iy，通过三次样条曲线计算公式计算各个区间段内(x,y)关于三次样条曲线方程的系数，在任意区间(i,i+1)上关于参数t的坐标计算公式为：

Q_x(t)＝P_i*x+a_i*(t-P_ix)+b_i*(t-P_ix)²+c_i*(t-P_ix)³；

Q_y(t)＝P_i*y+d_i*(t-P_iy)+e_i*(t-P_iy)²+f_i*(t-P_iy)³；

由此可得到拟合曲线上任意点的二维坐标，沿着拟合的曲线，需要计算采样点的坐标，基于三次样条曲线离散长度积分公式为：

其中：STEP是步长。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述的三维区域，通过以下方式得到：

1)在断层A和断层B上人工标记采样点，然后用三次样条插值算法拟合出曲线，设Q＝(q₁,q₂,…,q_n)为断层A上三次样条曲线的n个采样点，包围区域的形心q_c为：其中：q_c(x)为形心q_c的x坐标，q_c(y)为y坐标，n是采样点的个数；

2)设定中心扩散法的扩散角度，从形心q_c扩散出6条射线至拟合曲线上得到6个采样点q_A1′、q_A2′、q_A3′、q_A4′、q_A5′和q_A6′；对断层B采用相同的方法可得6个采样点，对断层A和断层B中对应的采样点用线性插值式：

3)p_i(x)＝w₁q_A(x)+w₂q_B(x)，p_i(y)＝w₁q_A(y)+w₂q_B(y)，得到中间断层上的采样点，再用三次样条曲线算法拟合出曲线，其中：p_i(x)是断层i上插值计算采样点的x坐标，p_i(y)是采样点y坐标，w₁和w₂分别是断层A和断层B上采样点坐标的权重，计算的断层越靠近哪个人工标记的断层，赋给该人工标记断层的权重就越大，dif是断层A和B之间的断层差值；

4)对断层上拟合的闭合曲线使用区域生长法标记所包围区域，具体操作步骤是：断层上拟合的闭合曲线经过位置记为1，其余均记为0，对闭合曲线求重心得到重心点作为区域生长的种子点，从种子点开始迭代标记生长区域直到迭代点达到闭合曲线边界，如此得到的生长区域即可作为感兴趣区域。

6.一种实现上述任一权利要求所述方法的系统，其特征在于，包括：VTK图像融合显示模块、由标定点拟合曲线单元与断层图像相关计算单元组成的多模态图像辅助分析模块，以及由读取图像单元、图像重采样单元、ITK配准单元、交互操作微调单元组成的三模态图像配准模块，其中：三模态图像配准模块与VTK图像融合显示模块相连，通过VTK图像融合显示模块显示配准后三种模态图像的数据信息；多模态图像辅助分析模块与VTK图像融合显示模块相连，通过VTK图像融合显示模块显示三个模态下对感兴趣区域的联合分析计算结果；

所述的读取图像单元与图像重采样单元相连并传输读入图像的原始数据信息，图像重采样单元与ITK配准单元相连并传输采样后适合ITK处理格式的数据信息，ITK配准单元与交互操作微调单元相连并传输人工交互调整信息，标定点拟合曲线单元与断层图像相关计算单元相连并传输人工交互标记的感兴趣区域信息。