CN110517241A - 基于核磁成像ideal-iq序列全自动腹部脂肪定量分析的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于核磁成像IDEAL‑IQ序列全自动腹部脂肪定量分析的方法，包括以下步骤：S1：构建带有标注的核磁成像IDEAL‑IQ序列腹部影像作为深度学习训练样本集和测试样本集。本发明的计算算法包括机器学习中的U‑Net深度学习网络、3D U‑Net深度学习网络以及无监督AFKMC2聚类方法，本发明的算法需要用到IDEAL‑IQ序列中脂像和水像，其中，3D U‑Net深度学习网络和U‑Net深度学习网络分别用于分割脂像中皮下脂肪轮廓以及水像中腹膜腔轮廓，无监督AFKMC2聚类方法用于分割脂像中内脏脂肪轮廓，本发明可得到准确率更高，速度更快的全自动定量腹部脂肪组织结果。

Description

基于核磁成像IDEAL-IQ序列全自动腹部脂肪定量分析的方法
技术领域
本发明涉及计算机辅助诊断技术领域，尤其涉及一种基于核磁成像IDEAL-IQ序列全自动腹部脂肪定量分析的方法。
背景技术
肥胖是由于体内脂肪组织的过度积累造成的，并且已知它是多种慢性病的关键因素。腹部肥胖在不同类型的肥胖中对人体的健康具有最大的风险，腹部脂肪不仅与心血管危险因素有关，而且血浆和肝脏中的甘油三酯含量也与腹部脂肪含量密切相关。
现今的研究表明当人体脂肪异常积累时，其分布的不同对于心血管疾病危险评估是重要的因素之一，而且也指出特殊位置的脂肪堆积，例如腹内脂肪组织或许在调控心血管疾病中起到重要作用。内脏脂肪细胞的脂解作用是非酒精性脂肪肝的重要致病源。相对于腹内脂肪组织，皮下脂肪组织则是担当“保护性”的作用，是因为随着β2-肾上腺感受器的破坏从而降低了儿茶酚胺对于脂解的应答，这样反而增加了胰岛素的敏感性。尽管皮下脂肪组织在肥胖的进展中担当保护的角色，但是它并不能补偿内脏脂肪组织脂解作用带来的负面影响。在临床工作中，对于腹部脂肪的精确化测量尤为重要。
近年来，随着计算机技术的高速发展，计算机辅助诊断技术在一些医疗发达国家的相应领域取得了较快的发展，特别是在涉及医学影像学的领域。计算机辅助诊断的主要思想是通过使用专用计算机系统来提供“第二意见”，帮助放射科医师解释医学图像。计算机辅助诊断是通过同样考虑医生和计算机的角色而建立的概念。使用计算机辅助诊断，计算机在扮演一个与医生相辅相成的角色。对计算机辅助诊断系统和技术的研究表明，计算机辅助诊断可以帮助提高放射科医师的诊断准确性，减轻增加工作量的负担，减少由于疲劳而忽略的癌症，忽视或数据过载。最终的医疗决定由放射科医师做出。因此，放射科医师希望计算机辅助诊断系统能够基于放射科医师和计算机之间的协同效应，通过医学图像分析和机器学习技术来提高其诊断能力。因此，计算机辅助诊断系统在学习和识别脑疾病方面应具有与放射科医师类似的能力，包括机器学习在内的模式识别技术在计算机辅助诊断系统的开发中起着重要作用。实践证明，计算机辅助诊断在提高诊断准确率、减少漏诊、提高工作效率等方面起到了极大的积极促进作用。
目前，我们可以通过核磁共振成像技术的多回波IDEAL-IQ序列进行身体脂肪评估。IDEAL-IQ序列使用光谱模型从不同回波时间采集的多个源图像中的化学位移分离导出水图像和脂肪图像，正是这种技术的精准成像为全自动定量脂肪组织做好了准备。目前，身体脂肪评估也可以通过多回波Dixon技术进行。Dixon使用光谱模型从不同回波时间采集的多个源图像中导出水图像和脂肪图像的化学位移分离。在这项技术中，三点Dixon(3PD)方法能够进行适当的脂肪和水信号分配。除了用于肝脏脂肪定量外，根据T2*获得的R2*映射可以分析肝脏和其他部位的铁沉积。3PD的最先进技术是水和脂肪的迭代分解，具有回波不对称性和最小二乘估计-铁量化(IDEAL-IQ)。该算法旨在适应脂肪的多个光谱峰值，并导致更准确的甘油三酯脂肪分数测量建模和估计。通过去除多种化学成分的影响，IDEAL-IQ提高了脂肪组织量化的准确性。该技术已被证明是一种非常方便和有效的脂肪分数测量方法，并且有助于准确评估疾病期间脂肪含量的变化。
基于上述背景，提出一种基于核磁成像IDEAL-IQ序列全自动腹部脂肪定量分析的方法。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题，本发明提供了一种基于核磁成像IDEAL-IQ序列全自动腹部脂肪定量分析的方法。
本发明提出的基于核磁成像IDEAL-IQ序列全自动腹部脂肪定量分析的方法，包括以下步骤：
S1：构建带有标注的核磁成像IDEAL-IQ序列腹部影像作为深度学习训练样本集和测试样本集；
S2：构建深度学习3D U-Net网络和U-Net网络模型，分别用于分割腹部皮下脂肪和腹膜腔轮廓；
S3：对深度学习模型参数进行初始化；
S4：进行特征提取,对腹部影像进行系列卷积、反卷积、池化和非线性运算,得到分割结果图；
S5：将U-Net网络训练得到的所有切片的腹膜腔轮廓对应到相同身体位置的脂像中；
S6：使用无监督AFKMC2聚类方法对脂像中腹膜腔进行内脏脂肪组织分割定量处理；
S7：利用所述S2中得到的深度学习模型和所述S6中所述的聚类方法,对实际中采集的待分割核磁成像IDEAL-IQ序列腹部影像图像进行处理,从而得到腹部脂肪定量结果。
优选的，所述S1中图像数据采用MRI中IDEAL-IQ序列采集，得到水像，脂像，同相位图像，反相位图像，脂肪百分比图像以及R2*图像数据，收集到的数据格式为DICOM文件，将DICOM头文件中的患者以及医院信息清除，利用软件MicroDicom构建带有标注的图片作为训练样本集和测试样本集,其中样本集包含MRI中IDEAL-IQ序列的水像和脂像，标注是脂像中皮下脂肪组织轮廓和水像中腹膜腔轮廓。
优选的，所述S2中，训练皮下脂肪组织和腹膜腔轮廓分别使用深度学习3D U-Net网络和U-Net网络进行分割处理。
本发明的有益效果：本发明的计算算法包括机器学习中的U-Net深度学习网络、3DU-Net深度学习网络以及无监督AFKMC2聚类方法，本发明的算法需要用到IDEAL-IQ序列中脂像和水像，其中，3D U-Net深度学习网络和U-Net深度学习网络分别用于分割脂像中皮下脂肪轮廓以及水像中腹膜腔轮廓，无监督AFKMC2聚类方法用于分割脂像中内脏脂肪轮廓，本发明可得到准确率更高，速度更快的全自动定量腹部脂肪组织结果。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明实施中深度学习3D U-Net的网络结构；
图3为本发明实施中无监督AFKMC2聚类方法分割结果展示。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步解说。
实施例
本发明提出基于核磁成像IDEAL-IQ序列全自动腹部脂肪定量分析的方法，包括以下步骤：
S1：构建带有标注的核磁成像IDEAL-IQ序列腹部影像作为深度学习训练样本集和测试样本集；
S2：构建深度学习3D U-Net网络和U-Net网络模型，分别用于分割腹部皮下脂肪和腹膜腔轮廓；
S3：对深度学习模型参数进行初始化；
S4：进行特征提取,对腹部影像进行系列卷积、反卷积、池化和非线性运算,得到分割结果图；
S5：将U-Net网络训练得到的所有切片的腹膜腔轮廓对应到相同身体位置的脂像中；
S6：使用无监督AFKMC2聚类方法对脂像中腹膜腔进行内脏脂肪组织分割定量处理；
S7：利用所述S2中得到的深度学习模型和所述S6中所述的聚类方法,对实际中采集的待分割核磁成像IDEAL-IQ序列腹部影像图像进行处理,从而得到腹部脂肪定量结果。
所述S1中图像数据采用MRI中IDEAL-IQ序列采集，得到水像，脂像，同相位图像，反相位图像，脂肪百分比图像以及R2*图像数据，收集到的数据格式为DICOM文件，将DICOM头文件中的患者以及医院信息清除，利用软件MicroDicom构建带有标注的图片作为训练样本集和测试样本集,其中样本集包含MRI中IDEAL-IQ序列的水像和脂像，标注是脂像中皮下脂肪组织轮廓和水像中腹膜腔轮廓，
通过一次扫描同时产生水像，脂像，脂肪百分数图像，同相位图像和反相位图像，这项技术建立在GE特有的IDEAL技术上，结合了快速三维多回波梯度成像序列和增强的图像重建技术提高图像获取速度，全部扫描可在单次屏气内完成。由于采用小翻转角激发，降低了水像，脂像，和脂肪分数图像中的T1效应。水脂分离的精度经常会收到多因素的影响，包括T2*衰减以及甘油三酯的多峰模型等等。为了去除T2*的影响因素，IDEAL-IQ重建采用了多回波技术来预测R2*(1/T2*)衰减率，并且把这个因素包含在水脂分离的计算之中。采用多回波幅度图计算R2*弛豫率，通过多峰脂肪模型精确模拟甘油三酯的多共振峰，已实现全自动计算R2*图像和R2*校正以后的脂像，水像和脂肪分数图。
所述S2中，训练皮下脂肪组织和腹膜腔轮廓分别使用深度学习3D U-Net网络和U-Net网络进行分割处理，其中，网络所使用的Soft-max分类器如下式：
式中ak(X)代表在特征通道k及X∈Ω像素位置的激活函数；Dice损失函数如下式：
式中p(X)为每个像素值的真实分类结果，θ代表特征图。Adam优化算法公式如下：
mt＝β1·mt-1+(1-β1)·gt
其中t为循环次数，mt和vt分别为第一次循环和第二次循环的参数值,并且以0为最初的参数设置。
本实施例为IDEAL-IQ序列梯度回波数据，MRI数据采集使用3T磁共振成像仪，数据接收采用8通道体部线圈。扫描序列为多回波IDEAL-IQ序列，序列参数为：重复时间(TR)＝3.8ms，回波时间(TE)＝1.724ms，翻转角(flip angle)＝12°，脉冲重复激发次数(NEX)＝1，视野(FOV)＝90mm，层数＝76，层面间隔(slice gap)＝0，矩阵大小＝512x 512，层厚(slicethickness)＝5.6mm，该序列总扫描时间共20秒，均在被试屏气时完成。
本实施中首先利用U-Net网络分割水像中的腹膜腔轮廓，脂像的腹膜腔轮廓勾勒难度偏大，所以将分割得到的水像中的腹膜腔对应到脂像中得到轮廓，在对其应用无监督AFKMC2聚类方法进行分割；皮下脂肪由3D U-Net网络分割得到；其中，3D U-Net网络和U-Net网络的训练集，验证集和测试集所需的金标准均由手工标注，并且经过三名放射科医生确认校正。
本实施中深度学习3D U-Net的网络结构；3D U Net分为编码器、解码器两部分，一共包括14个卷积层，3个最大池化层，3个复制层和3个反卷积层；编码时，使用卷积层获得输入图像的特征映射，每两个连续的卷积操作之后，进行一个最大池化操作；解码时，使用反卷积网络逐层恢复像素信息，并连接编码时获得的特征映射再进行连续两次的卷积操作；在最后一层通过一个像素级别的“Soft-max”分类器得到最终分割结果；网络中卷积核采用3×3×3大小，反卷积核采用2×2×2大小，卷积过程与反卷积过程的非线性映射采用“Relu”激活函数，卷积操作的填充(padding)是“same convolution”。
为无监督AFKMC2聚类方法分割结果展示，表示将水像中得到的腹膜腔轮廓对应到同一层面的脂像；在此基础上，在脂像的腹膜腔内进行内脏脂肪分割；按顺序排列分割后放大图像以及第二次像素级别放大；脂肪面积等于白色像素的数量乘以每个像素的实际尺寸。
以上结合附图及具体实施例，对本发明作进一步的详细说明；实施本发明的过程、条件、实验方法等，除以下专门提及的内容之外，均为本领域的普遍知识和公知常识，本发明没有特别限制内容。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.基于核磁成像IDEAL-IQ序列全自动腹部脂肪定量分析的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：构建带有标注的核磁成像IDEAL-IQ序列腹部影像作为深度学习训练样本集和测试样本集；
S2：构建深度学习3D U-Net网络和U-Net网络模型，分别用于分割腹部皮下脂肪和腹膜腔轮廓；
S3：对深度学习模型参数进行初始化；
S4：进行特征提取,对腹部影像进行系列卷积、反卷积、池化和非线性运算,得到分割结果图；
S5：将U-Net网络训练得到的所有切片的腹膜腔轮廓对应到相同身体位置的脂像中；
S6：使用无监督AFKMC2聚类方法对脂像中腹膜腔进行内脏脂肪组织分割定量处理；
S7：利用所述S2中得到的深度学习模型和所述S6中所述的聚类方法,对实际中采集的待分割核磁成像IDEAL-IQ序列腹部影像图像进行处理,从而得到腹部脂肪定量结果。
2.根据权利要求1所述的基于核磁成像IDEAL-IQ序列全自动腹部脂肪定量分析的方法，其特征在于，所述S1中图像数据采用MRI中IDEAL-IQ序列采集，得到水像，脂像，同相位图像，反相位图像，脂肪百分比图像以及R2*图像数据，收集到的数据格式为DICOM文件，将DICOM头文件中的患者以及医院信息清除，利用软件MicroDicom构建带有标注的图片作为训练样本集和测试样本集,其中样本集包含MRI中IDEAL-IQ序列的水像和脂像，标注是脂像中皮下脂肪组织轮廓和水像中腹膜腔轮廓。
3.根据权利要求1所述的基于核磁成像IDEAL-IQ序列全自动腹部脂肪定量分析的方法，其特征在于，所述S2中，训练皮下脂肪组织和腹膜腔轮廓分别使用深度学习3D U-Net网络和U-Net网络进行分割处理，其中，网络所使用的Soft-max分类器如下式：
式中代表在特征通道k及像素位置的激活函数。Dice损失函数如下式：
式中为每个像素值的真实分类结果，代表特征图。
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