CN107492104A - 低磁场磁共振图像的皮层下结构子区域的自动分割方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种低磁场磁共振图像的皮层下结构子区域的自动分割方法，包括以下步骤：（1）基于已进行子区域分割的皮层下结构进行模板的构建；（2）将低磁场磁共振图像中待进行子区域分割的皮层下结构A进行基于平移和旋转的刚性变换；（3）将步骤（2）进行刚性变换的皮层下结构A通过高度形变微分同胚度量映射算法进行形变，得到形变后的皮层下结构B；（4）对皮层下结构B进行基于提升采样的表面细化；（5）找到皮层下结构B表面与模板表面之间距离最短的各对顶点对，然后将模板各个顶点所属的子区域赋给经过表面细化后的皮层下结构A表面相应的顶点，皮层下结构A根据顶点完成子区域的分割。
Description
技术领域
本发明涉及计算解剖学技术领域，更具体地，涉及一种低磁场磁共振图像的皮层下结构子区域的自动分割方法。
背景技术
大脑皮层下结构，如海马体，由多个功能不同的子区域组成。现有的对大脑皮层下结构进行子区域分割的技术大多是通过对极高磁场(如：7T或者11T)的磁共振扫描得到的图像进行手动分割来得到各个子区域的定义，其分割的准确性和难易程度根据分割者经验的不同有很大差异。此外，针对活体大脑的极高磁场扫描仪目前非常稀少，尤其是在国内。大多数的大脑磁共振图像仍然是从1.5T或者3T的成像仪得到。由于图像分辨率有限，在1.5T或者3T的磁共振图像上无法进行子区域的手动分割。
发明内容
本发明为解决以上现有技术无法对低磁场磁共振图像中的皮层下结构进行子区域分割的技术缺陷，提供了一种低磁场磁共振图像的皮层下结构子区域的自动分割方法。
为实现以上发明目的，采用的技术方案是：
低磁场磁共振图像的皮层下结构子区域的自动分割方法，包括以下步骤：
(1)基于已进行子区域分割的皮层下结构进行模板的构建；
(2)将低磁场磁共振图像中待进行子区域分割的皮层下结构A进行基于平移和旋转的刚性变换；
(3)将步骤(2)进行刚性变换的皮层下结构A通过高度形变微分同胚度量映射算法进行形变，得到形变后的皮层下结构B；
(4)对皮层下结构B进行基于提升采样的表面细化；
(5)找到皮层下结构B表面与模板表面之间距离最短的各对顶点对，然后将模板各个顶点所属的子区域赋给经过表面细化后的皮层下结构A表面相应的顶点，皮层下结构A根据顶点完成子区域的分割。
上述方案中，采用LDDMM高度形变微分同胚度量映射算法得到与模板形状基本相同的形变3D表面结构，为后面找到模板和待分割结构之间的空间关系以及从已分割模板到待分割结构各个区域的映射提供了保障。LDDMM算法是计算解剖学研究领域被广泛认可的具有高配准精度的微分同胚非刚性配准范式。配准的过程是将表面的每个顶点进行位置改变使得变形得到的表面的位置和形状接近于模板。这个过程中每个顶点的位置变化轨迹可以测量得到。LDDMM配准方法的好处是可以找到模板和待分割个体每个区域对应位置的关系，并且在形变的过程中不会改变结构所有顶点的相对位置关系(拓扑结构)。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明，基于高度形变微分同胚度量映射算法以及表面细化，将模板上已分割好的皮层下结构的子区域映射到需要进行子区域分割的低磁场(1.5T或者3T)图像上，得到和专家分割相似的皮层下结构子区域的分割边界，解决了基于低磁场磁共振图像的皮层下结构子区域自动分割这一技术难题。
附图说明
图1为本发明的具体实现过程图。
图2为海马体结构表面细化结果图。
图3为杏仁核的子区域分割结果图。
图4为海马体的子区域的分割结果图。
图5为尾状核的子区域分割结果图。
图6为丘脑的子区域分割结果图。
图7为壳核的子区域分割结果图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
以下结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。
实施例1
本发明提供的皮层下结构包括海马体、杏仁核、丘脑、尾状核和壳核。
如图1所示，以海马体为例，本发明提供的自动分割方法具体包括以下步骤：
(1)基于已进行子区域分割的皮层下结构进行模板的构建；
(2)将低磁场磁共振图像中待进行子区域分割的皮层下结构A进行基于平移和旋转的刚性变换；
(3)将步骤(2)进行刚性变换的皮层下结构A通过高度形变微分同胚度量映射算法进行形变，得到形变后的皮层下结构B；
(4)对皮层下结构B进行基于提升采样的表面细化；
(5)找到皮层下结构B表面与模板表面之间距离最短的各对顶点对，然后将模板各个顶点所属的子区域赋给经过表面细化后的皮层下结构A表面相应的顶点，皮层下结构A根据顶点完成子区域的分割。
上述方案中，采用LDDMM高度形变微分同胚度量映射算法得到与模板形状基本相同的形变3D表面结构，为后面找到模板和待分割结构之间的空间关系以及从已分割模板到待分割结构各个区域的映射提供了保障。LDDMM算法是计算解剖学研究领域被广泛认可的具有高配准精度的微分同胚非刚性配准范式。配准的过程是将表面的每个顶点进行位置改变使得变形得到的表面的位置和形状接近于模板。这个过程中每个顶点的位置变化轨迹可以测量得到。LDDMM配准方法的好处是可以找到模板和待分割个体每个区域对应位置的关系，并且在形变的过程中不会改变结构所有顶点的相对位置关系(拓扑结构)。
上述方案中，对结构表面进行细化是通过编写脚本算法实现，如图2所示，即在每个三角面边缘的中点处添加顶点，然后在三角面内部将这三个顶点直线连接起来，使得一个三角面变成了四个，从而完成整个结构表面的细分。通过该处理，目标结构表面变得更加均匀，表面信息更加具体丰富，并且区域分割界限更加明显。
在具体的实施过程中，所述步骤(1)进行模板的构建的具体过程为：
对于海马体和杏仁核，首先通过专家对高磁场磁共振图像中的皮层下结构进行子区域的分割，然后基于专家已进行分割的的皮层下结构进行模板的构建；
对于丘脑、尾状核和壳核，是通过功能磁共振图像以及弥散张量图像得到的其子区域分割结果，然后基于分割结果进行模板的构建。
在具体的实施过程中，所述高磁场磁共振图像为7T或者11T的的磁场磁共振图像，所述低磁场磁共振图像为1.5T或者3T的磁场磁共振图像。
同时，本发明还进行了具体的仿真实验，实验结果如图3～7所示，实验证明，本发明提供的皮层下结构子区域分割方法分割精准，只要可以提供已分割好的皮层下结构，通过本发明提供的方法可以把该结构的各个分割区域映射到待分割的结构上，从而实现皮层下结构子区域的自动分割。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (4)
1.低磁场磁共振图像的皮层下结构子区域的自动分割方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)基于已进行子区域分割的皮层下结构进行模板的构建；
(2)将低磁场磁共振图像中待进行子区域分割的皮层下结构A进行基于平移和旋转的刚性变换；
(3)将步骤(2)进行刚性变换的皮层下结构A通过高度形变微分同胚度量映射算法进行形变，得到形变后的皮层下结构B；
(4)对皮层下结构B进行基于提升采样的表面细化；
(5)找到皮层下结构B表面与模板表面之间距离最短的各对顶点对，然后将模板各个顶点所属的子区域赋给经过表面细化后的皮层下结构A表面相应的顶点，皮层下结构A根据顶点完成子区域的分割。
2.根据权利要求1所述的低磁场磁共振图像的皮层下结构子区域的自动分割方法，其特征在于：所述皮层下结构包括海马体、杏仁核、丘脑、尾状核和壳核。
3.根据权利要求2所述的低磁场磁共振图像的皮层下结构子区域的自动分割方法，其特征在于：所述步骤(1)进行模板的构建的具体过程为：
对于海马体和杏仁核，首先通过专家对高磁场磁共振图像中的皮层下结构进行子区域的分割，然后基于专家已进行分割的的皮层下结构进行模板的构建；
对于丘脑、尾状核和壳核，是通过功能磁共振图像以及弥散张量图像得到的其子区域分割结果，然后基于分割结果进行模板的构建。
4.根据权利要求1所述的低磁场磁共振图像的皮层下结构子区域的自动分割方法，其特征在于：所述高磁场磁共振图像为7T或者11T的的磁场磁共振图像，所述低磁场磁共振图像为1.5T或者3T的磁场磁共振图像。
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