CN117726674A - 基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法 - Google Patents
基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117726674A CN117726674A CN202410172195.1A CN202410172195A CN117726674A CN 117726674 A CN117726674 A CN 117726674A CN 202410172195 A CN202410172195 A CN 202410172195A CN 117726674 A CN117726674 A CN 117726674A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- brain
- target
- model
- coordinates
- positioning
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 title claims abstract description 306
- 230000003925 brain function Effects 0.000 title claims abstract description 55
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title claims abstract description 50
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 238000005192 partition Methods 0.000 claims abstract description 121
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 74
- 239000000523 sample Substances 0.000 claims description 49
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 14
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 5
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 4
- 230000004807 localization Effects 0.000 claims description 4
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 6
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 6
- 238000011160 research Methods 0.000 description 5
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 4
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 4
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 4
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 3
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 210000005013 brain tissue Anatomy 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000002610 neuroimaging Methods 0.000 description 1
- 230000000926 neurological effect Effects 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 238000011426 transformation method Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
Abstract
本申请提供了一种基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法、基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位装置以及计算机可读存储介质。定位方法包括:基于受检者的核磁扫描数据确定个性化的第一脑模型,基于第一脑模型得到第二脑模型;将各检测对象配准至第二脑模型上,以得到第二脑模型上的多个第一定位点,并基于第一定位点得到第二定位点,而后确定第二定位点所处的目标脑分区。上述第一脑模型是为受检者个性化定制的,能够避免标准脑模型和受检者自身大脑偏差较大问题,并且上述方法能够达到精准确定各个检测对象对应的目标脑分区的目的,避免检测对象的实际脑分区和呈现的脑分区的位置出现偏差较大的情况发生。
Description
技术领域
本申请涉及近红外脑功能成像技术领域,尤其涉及一种基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法、基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位装置以及计算机可读存储介质。
背景技术
近红外脑功能成像(fNIRS)是一种非侵入性的脑成像技术,通过测量脑部组织中的光透射和散射来获取与脑功能相关的信息。现有技术中,在进行近红外脑功能成像研究时,用户需要获取探头和通道的采集位置对应脑区的位置,以便了解探头和通道的定位是否准确或者将探头和通道在脑模图上进行定位后,在对应的采集位置呈现血氧浓度。
现有技术中,采用标准脑模来确定探头和通道在脑模上的具体位置,然而受检者之间大脑存在个体差异,若采用标准脑模进行探头和通道定位,可能导致通过定位得到的探头和通道所在的脑区与其实际所在的脑区不一致,从而影响后续的研究或治疗。另外,现有技术中通过在标准脑模图上标出脑区位置,将探头或者通道的定位点显示标准脑模型图上,从而通过在标准脑模图上显示脑区位置以及探头或者通道的定位点的方式使用户了解探头和通道所在的脑区,这种方法仅将探头和通道位置对应配准到标准脑模上,未直接与脑分区关联,受到显示规则的影响可能导致确定探头和通道所在的脑区不准确,尤其是调整位于脑区边缘线的探头和通道的标识的尺寸,可能在显示界面上呈现的脑分区的位置和实际的探头的位置不同,存在位置偏差的情况。
发明内容
针对现有技术中存在的上述技术问题,本申请提供了一种基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法、基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位装置以及计算机可读存储介质,其能够解决标准脑模型和受检者自身大脑偏差较大问题,且能够达到精准确定各个检测探头和/或检测通道对应的目标脑分区的目的。
第一方面,本申请实施例提供了一种基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法,包括步骤S101至步骤S106。步骤S101:基于受检者的核磁扫描数据确定第一坐标下的个性化的第一脑模型。步骤S102:对所述第一坐标系下的第一脑模型进行第一变形以生成第二坐标系下的第二脑模型,所述第二脑模型用于近红外数据分析。步骤S103:基于采集的所述受检者的近红外数据,将各检测对象配准至所述第二脑模型上,以得到所述第二脑模型上的多个第一定位点,所述检测对象包括用于采集所述近红外数据的近红外脑功能成像装置的检测探头和/或检测通道。步骤S104:对第二坐标系下的各所述第一定位点进行第一变形的逆变换,以得到所述第一坐标系下的对应的第二定位点。步骤S105:基于与所述第二定位点对应的目标索引确定所述第二定位点所处的目标脑分区,所述目标索引至少包含目标坐标信息。步骤S106:将所述第二定位点所处的目标脑分区确定为对应的检测探头或检测通道所在的脑分区。
第二方面,本申请实施例提供了一种基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位装置,包括处理器,所述处理器配置为:执行上述的基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法的步骤。
第三方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述的基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法的步骤。
与现有技术相比,本申请实施例的有益效果在于:本申请通过基于受检者的核磁扫描数据确定个性化的第一坐标系下的第一脑模型,使得第一脑模型是为受检者个性化定制的,使得近红外脑功能成像装置的检测对象(即检测探头和/或检测通道)的定位均基于当前受检者核磁扫描后得到的脑模型,即采用受检者自身大脑所形成的个性化的脑模型进行检测对象的定位,能够避免标准脑模型和受检者自身大脑偏差较大的问题,提高对检测对象定位的准确性,且能够得到更为精确的检测对象所在的脑分区。并且,本申请通过第一脑模型变形生成第二坐标系下的第二脑模型,得到第二脑模型上的第一定位点,再对第二坐标系下的所述第一定位点进行第一变形的逆变换,以得到所述第一坐标系下的第二定位点,实现确定第一坐标系下各个检测对象对应的第二定位点的坐标,从而根据与坐标对应的索引确定第二定位点所处的目标脑分区,达到精准确定各个检测对象对应的目标脑分区的目的,而不是仅通过在标准脑模图上显示脑区位置以及探头或者通道的定位点的方式使用户了解探头和通道所在的脑区,避免检测对象所在的实际脑分区和呈现的脑分区的位置出现偏差的情况发生。其中,与所述第二定位点对应的目标索引至少包含目标坐标信息,即使索引以包含坐标信息的方式存储,有利于基于目标坐标信息快速搜索到对应的目标索引;如此,能够得到较为精准的各个检测对象对应的脑分区,用户能够了解受检者各检测脑分区的血氧浓度情况,从而有利于脑功能相关疾病的研究和治疗。
附图说明
在不一定按比例绘制的附图中,相同的附图标记可以在不同的视图中描述相似的部件。附图大体上通过举例而不是限制的方式示出各种实施例,并且与说明书以及权利要求书一起用于对所公开的实施例进行说明。在适当的时候,在所有附图中使用相同的附图标记指代同一或相似的部分。这样的实施例是例证性的,而并非旨在作为本装置或方法的穷尽或排他实施例。
图1为本申请实施例基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法的第一流程图。
图2为申请实施例基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法的部分脑分区文件。
图3为本申请实施例基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法的第二流程图。
图4为本申请实施例基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法的第三流程图。
图5为本申请实施例基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法的第四流程图。
图6为本申请实施例基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位装置的结构框图。
具体实施方式
应理解的是,可以对此处实施例做出各种修改。因此,上述说明书不应该视为限制,而仅是作为实施例的范例。本领域的技术人员将想到在本申请的范围和精神内的其他修改。
包含在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本申请的实施例,并且与上面给出的对本申请的大致描述以及下面给出的对实施例的详细描述一起用于解释本申请的原理。
通过下面参照附图对给定为非限制性实例的实施例的优选形式的描述,本申请的这些和其它特性将会变得显而易见。
还应当理解,尽管已经参照一些具体实例对本申请进行了描述,但本领域技术人员能够确定地实现本申请的很多其它等效形式。
当结合附图时,鉴于以下详细说明,本申请的上述和其他方面、特征和优势将变得更为显而易见。
此后参照附图描述本申请的具体实施例;然而,应当理解,所实施例仅仅是本申请的实例,其可采用多种方式实施。熟知和/或重复的功能和结构并未详细描述以避免不必要或多余的细节使得本申请模糊不清。因此,本文的具体的结构性和功能性细节并非意在限定,而是仅仅作为权利要求的基础和代表性基础用于教导本领域技术人员以实质上任意合适的详细结构多样地使用本申请。
本说明书可使用词组“在一种实施例中”、“在另一个实施例中”、“在又一实施例中”或“在其他实施例中”,其均可指代根据本申请的相同或不同实施例中的一个或多个。
本申请实施例提供了一种基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法,上述定位方法可以应用在基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位装置中。该基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位装置可为近红外脑功能成像装置的一部分。
如图1所示,基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法包括步骤S101至步骤S106。
步骤S101:基于受检者的核磁扫描数据确定第一坐标系下的个性化的第一脑模型。
可选地,可以根据受检者的核磁扫描数据直接得到上述第一脑模型,也可根据受检者的核磁扫描数据得到体素模型(即下文中的第三脑模型),再基于体素模型确定第一脑模型。
可理解的是,上述个性化的第一脑模型是为受检者的脑模型个性化定制的,相较于标准化脑模型,个性化的第一脑模型更加符合受检者的实际脑模的形状,且第一脑模型中各个脑分区的位置和大小也更接近受检者大脑的实际情况,能够有效避免标准脑模型和受检者自身大脑偏差问题。
可选地,第一坐标系可为Voxel坐标系(三维体素坐标系),也可为其他坐标系,本申请对此不做具体限定。
步骤S102:对所述第一坐标系下的第一脑模型进行第一变形以生成第二坐标系下的第二脑模型,所述第二脑模型用于近红外数据分析。
可选地,上述第一变形可为仿射变换,也可为其他线性变换方法,本申请对此不做具体限定。
可选地,第二坐标系可为MNI(Montreal Neurological Institute coordinatesystem)坐标系,也可为其他神经科学研究中采用的空间坐标系统,本申请对此不做具体限定。第二坐标系下的第二脑模型可以用于在多为空间中基于近红外数据对人脑结构和功能进行分析。具体的,所述第二脑模型用于近红外数据分析,例如第二脑模型可以用于近红外脑功能成像装置的检测探头和/或检测通道的定位或配准,或者,第二脑模型可以用于近红外数据的呈现。
步骤S103:基于采集的所述受检者的近红外数据,将各检测对象配准至所述第二脑模型上,以得到所述第二脑模型上的多个第一定位点,所述检测对象包括用于采集所述近红外数据的近红外脑功能成像装置的检测探头和/或检测通道。
近红外脑功能成像装置的检测探头可以包括多个用于发射近红外光的发射探头以及用于接收近红外光的接收探头。上述发射探头和接收探头可成对设置,每一对发射探头和接收探头之间可以形成一个检测通道。其中,一个发射探头可以对应于多个接收探头,以使一个发射探头与多个接收探头之间分别形成多个检测通道,或者反过来,一个接收探头对应于多个发射探头,以使一个接收探头与多个发射探头之间分别形成多个检测通道。上述发射探头和接收探头的成对关系可以根据各个探头的布设位置、所要检测的脑功能区域等具体要求而定,本申请对此不做具体限定。
在近红外脑功能成像装置采集受检者的近红外数据之后,可以将检测对象构造为第二脑模型上的显示块,与检测对象分别对应的显示块呈现在对应的第一定位点上。
步骤S104:对第二坐标系下的各所述第一定位点进行第一变形的逆变换,以得到所述第一坐标系下的对应的第二定位点。
可理解的是,在第一变形为仿射变换的情况下,第一变形的逆变换则为仿射变换的逆变换。
第二定位点可理解为第一坐标系下与检测对象分别对应的点,其能够表征检测对象在第一坐标系下的点的坐标。
步骤S105:基于与所述第二定位点对应的目标索引确定所述第二定位点所处的目标脑分区,所述目标索引至少包含目标坐标信息。
可选地,第一坐标系下的各个点可分别对应有包含点的坐标的索引,通过该索引可确定出唯一的点以及该点的坐标,即索引中直接包含坐标信息,可以直接通过索引确定对应的点的坐标,这样当确定点的坐标后,可以得到其对应的索引。例如,第一坐标系下点的坐标为(x1,y1,z1),则可以确定该点对应的索引为M(x1,y1,z1)。当然,索引也可以由其他方式表示,在此不做具体限定。
示例性地,各个索引均具有对应的脑分区,如图2所示,图2中示出的索引“M(-40,-10,60)”和索引“M(-20,10,70)”所对应的脑分区均为额上回;“M(-20,-40,80)”和索引“M(20,30,60)”所对应的脑分区均为额下回。
在确定第二定位点后,可基于第二定位点在第一坐标系下的坐标确定和第二定位点对应的目标索引,通过该目标索引能够确定第二定位点所处的实际目标脑分区,达到将第二定位点精准地定位到目标脑分区的目的,从而将检测对象精准地定位到对应的目标脑分区上。由于各索引均包含对应的坐标信息,因此基于第二定位点在第一坐标系下的坐标能够快速且准确的确定对应的目标索引,进而确定出对应的目标脑分区。
步骤S106:将所述第二定位点所处的目标脑分区确定为对应的检测探头或检测通道所在的脑分区。
本申请通过基于受检者的核磁扫描数据确定个性化的第一坐标系下的第一脑模型,使得第一脑模型是为受检者个性化定制的,使得近红外脑功能成像装置的检测对象(即检测探头和/或检测通道)的定位均基于当前受检者核磁扫描后得到的脑模型,即采用受检者自身大脑所形成的个性化的脑模型进行检测对象的定位,能够避免标准脑模型和受检者自身大脑偏差较大的问题,提高对检测对象定位的准确性,且能够得到更为精确的检测对象所在的脑分区。并且,本申请通过第一脑模型变形生成第二坐标系下的第二脑模型,得到第二脑模型上的第一定位点,再对第二坐标系下的所述第一定位点进行第一变形的逆变换,以得到所述第一坐标系下的第二定位点,实现确定第一坐标系下各个检测对象对应的第二定位点的坐标,从而根据与坐标对应的索引确定第二定位点所处的目标脑分区,达到精准确定各个检测对象对应的目标脑分区的目的,而不是仅通过在标准脑模图上显示脑区位置以及探头或者通道的定位点的方式使用户了解探头和通道所在的脑区,避免检测对象所在的实际脑分区和呈现的脑分区的位置出现偏差的情况发生。其中,与所述第二定位点对应的目标索引至少包含目标坐标信息,即使索引以包含坐标信息的方式存储,有利于基于目标坐标信息快速搜索到对应的目标索引;如此,能够得到较为精准的各个检测对象对应的脑分区,用户能够了解受检者各检测脑分区的血氧浓度情况,从而有利于脑功能相关疾病的研究和治疗。
在一些实施例中,如图3所示,步骤S105的所述基于与所述第二定位点对应的目标索引确定所述第二定位点所处的目标脑分区,具体包括步骤S201至步骤S204。
步骤S201:基于所述第二定位点在第一坐标系下的目标坐标,生成对应的目标索引。
步骤S202:判断脑分区文件中是否存在所述目标索引;所述脑分区文件中存储有第一脑模型的各模型点所对应的索引以及各索引所对应的脑分区。
步骤S203:若存在,则以与所述目标索引对应的脑分区作为所述检测对象所在脑分区。
步骤S204:若不存在,则确定所述目标坐标的相近坐标,根据所述相近坐标对应的索引确定所述第二定位点所处的目标脑分区。
如此,可以通过脑分区文件判定是否存在与第二定位点对应的目标索引,以增加确定的第二定位点所处的目标脑分区的准确性。
可选地,可以利用机器学习等方法得到第一脑模型的各模型点所对应的索引以及各索引所对应的脑分区,生成上述脑分区文件。本申请对生成脑分区文件的方式不做具体限定,能够确定各个模型点所对应的索引以及各索引所对应的脑分区即可。
其中,所述目标坐标的相近坐标可以理解为与所述第二定位点相距预设范围的点的坐标。
需要说明的是,在对第二坐标系下的各第一定位点进行第一变形的逆变换后得到的第二定位点可能会由于逆变换存在偏差,所以与第二定位点对应的目标索引可能并不存在于脑分区文件中。因此,将索引设置成包含坐标信息的形式,能够快速确定脑分区文件中是否目标索引。
在一些实施例中,如图4所示,步骤S204的所述确定目标坐标的相近坐标,根据所述相近坐标对应的索引确定所述第二定位点所处的目标脑分区,具体包括步骤S301至步骤S305。
步骤S301:以所述第二定位点的目标坐标作为基点坐标置于预设坐标系中的原点。
步骤S302:在所述预设坐标系中确定距离所述原点预设范围内的预设点分别对应的预设坐标。
步骤S303:根据所述原点和所述预设坐标对应的预设点的位置关系,将所述预设坐标转化为目标坐标的第一坐标系下的相近坐标,并基于转化后的所述相近坐标生成第一索引。
步骤S304:判断脑分区文件中是否存在所述第一索引。
步骤S305:若存在,则以与所述第一索引对应的脑分区作为所述检测对象所在脑分区。
如此,可以通过构建预设坐标系的方式确定第二定位点附近的预设点,将各个第二定位点的目标坐标置于预设坐标系中的原点,从而根据预设点确定出相近坐标和与基于所述相近坐标所生成的第一索引,实现在脑分区文件中不存在目标索引的情况下,准确判断第二定位点所处的目标脑分区,上述方式无需对距离第二定位点预设范围内所有点进行索引确认,而是根据预设范围内的预设点转化的第一坐标系下的相近坐标进行索引确认,从而能够快速的确定出距离第二定位点距离较近的相近坐标以及第二定位点对应的脑分区。
可选地,上述预设点可理解为预设坐标系中预先设定好的点,包括坐标均为整数的点。从所述预设点中选择距离预设坐标系下的原点较近的一个或多个点,预设范围的取值区间不宜过大,再将预设范围内的预设点所对应的预设坐标转化为目标坐标的第一坐标系下的相近坐标,以通过与第二定位点较近的点来确定第二定位点所处的脑分区。其中,预设点可理解为整数点,并不是所有点。
可理解的是,预设坐标为预设坐标系中的点的坐标,相近坐标为第一坐标系下的点的坐标,预设坐标系中,预设坐标与原点的相对位置关系与第一坐标系中,预设坐标对应的相近坐标与第二定位点的目标坐标的相对位置关系是相同的,上述位置关系可理解为点和点之间在x轴、y轴以及z轴上的距离关系。因此,可以基于第二定位点与预设坐标系中原点的转化关系以及预设坐标系中预设坐标与原点的位置关系,确定出预设点在目标坐标的第一坐标系下的相近坐标。
示例性地,预设坐标系中的原点的坐标可为(0,0,0),可以按照预设顺序将与原点在预设范围内的预设点进行排列,如(1,0,0)、(0,1,0)、(0,0,1)、(1,1,0)、(1,0,1)、(0,1,1)、(1,1,1),(2,0,0),上述排列方式是按照将x轴、y轴以及z轴的坐标值依次加1的方式,当然,也可按照其他排列方式,上述仅为示例。按照上述顺序可以依次确定与各个预设点对应的相近坐标和与相近坐标对应的第一索引,通过对第一索引是否存在于脑分区文件中来确定第二定位点所对应的脑分区。
需要说明的是,在按预设顺序依次确定预设点的过程中,在确定一预设点对应的相近坐标的第一索引存在于脑分区文件中后,即可确定可停止继续确定预设点的步骤,以在保证确定的第二定位点所对应的脑分区的准确性的基础上,达到优化运算过程和提高运算效率的目的。
在一些实施例中,所述方法还包括:若脑分区文件中不存在所述第一索引,则确定第二定位点与第一脑模型中的各模型点的距离,将距离所述第二定位点最近的模型点所对应的坐标作为所述第二定位点的相近坐标,并将距离所述第二定位点最近的模型点所对应的脑分区确定为所述第二定位点所处的目标脑分区。
如此,若脑分区文件中不存在第一索引,则可以计算第一脑模型上的模型点与所述第二定位点的距离,将与第二定位点距离最近的模型点所对应的坐标作为第二定位点的相近坐标,基于该相近坐标确定对应的索引以及脑分区,从而将将距离第二定位点最近的模型点所对应的脑分区确定为所述第二定位点所处的目标脑分区,从而实现即使在无法通过第一索引快速确定第二定位点所处的目标脑分区时,仍能得到第二定位点所对应的目标脑分区。
在一些实施例中,步骤S204的所述确定所述目标坐标的相近坐标,根据所述相近坐标对应的索引确定所述第二定位点所处的目标脑分区,具体包括:
将与所述第二定位点相近的点按照距离划分为多级目标点;其中,处于同一级别的目标点与所述第二定位点的距离相同;
基于不同级别目标点和与所述第二定位点的距离的由小到大的排序,依次判断各个级别下的目标点的坐标对应的索引是否存在于所述脑分区文件中,直至确定出一个所述目标点的坐标对应的索引存在于所述脑分区文件中,以该目标点的坐标为所述相近坐标;其中,对于同一级别下的目标点的判断方式是逐次进行的。
如此,可在多个目标点均与第二定位点的距离相同的情况下,通过划分级别的方式来按顺序依次确定不同级别下的目标点的坐标对应的索引是否存在于脑分区文件中,从而针对距离相同的目标点数量较多的情况,能够快速地确定出目标点,达到减小计算量,提高运算效率的目的。其中,目标点可以理解距离第二定位点预设范围内的点,也可以为在所述预设坐标系中确定距离所述原点预设范围内的预设点所转化的第一坐标系下的点。可选地,上述处于同一级别的目标点与所述第二定位点的距离相同可理解为距离完全相同,也可理解为距离在一定范围内的相同,例如,第一组同一级别的目标点与第二定位点的距离在第一预设区间内,第二组同一级别的目标点与第二定位点的距离在第二预设区间内,第一预设区间和第二预设区间不同。
可理解的是,先对不同级别目标点和与所述第二定位点的距离进行由小到大的排序,对排序后的各级别目标点依次进行确定对应的索引是否存在于脑分区文件中,而不会对同一级别的多个目标点同时进行计算,这样在计算出一个目标点对应的索引存在于脑分区文件中后,即可停止计算,无需再计算其他目标点,能够有效地减小计算量,且按照距离第二定位点由小到大的排序对目标点对应的索引进行判断,能够提高确定第二定位点所处脑分区的精确度。
在一些实施例中,步骤S101的所述基于受检者的核磁扫描数据确定第一坐标系下的个性化的第一脑模型,具体包括:
基于受检者的核磁扫描数据确定由多个体素构成的个性化的第三脑模型;
对所述第三脑模型进行二值化处理,并将处理得到的各体素所在的位置点转化为片状模型,将所述片状模型构造为所述第一脑模型,所述片状模型的模型点即为所述体素的位置点。
如此,可通过受检者的核磁扫描数据确定为受检者个性化定制的第三脑模型,再根据第三脑模型来处理得到第一脑模型,从而达到个性化定制第一脑模型的目的,能够有效地避免标准脑模型和受检者自身大脑之间存在偏差较大问题。
可选地,片状模型可由多个多边形面片组成,多个多边形面片通过依次拼接形成上述脑模型,各个多边形面片的顶点构造为构成片状模型的多个点。其中,各点可以由第三脑模型的各体素的位置确定,即第三脑模型的各体素均对应一位置,将所述体素所在的位置坐标确定为片状模型的点的坐标。可选的,所述体素所在的位置坐标为整数坐标。上述多边形面片可构造为三角形、四边形、五边形等。多个多边形面片的形状可相同,也可不同,本申请对此不做具体限定。
可选地,在二值化处理时需设置一阈值,将第三脑模型中的各个体素和该阈值进行比较,以滤除一部分体素。
在一些实施例中,如图5所示,所述方法还包括步骤S401至步骤S403。
步骤S401:基于所述第一坐标系下的第一脑模型的模型点的坐标生成对应的索引。
步骤S402:确定所述第一脑模型上各个脑分区的划分信息。
步骤S403:基于模型点的坐标、所述划分信息和所述索引,生成表征所述索引和第一脑模型上的脑分区映射关系的脑分区文件。
如此,可通过第一脑模型的模型点的坐标对应的索引以及各个脑分区的划分信息,达到生成能够生成准确表征各个索引所在脑分区的脑分区文件,以为后续判断第二定位点所在脑分区做基础,实现能够精准且快速地确定出第二定位点所在脑分区。
示例性地,如图2所示,图2中的示出的表格可理解为是脑分区文件的一部分,其能够明确表征模型点的坐标、脑分区划分以及索引三者之间的映射关系。
在一些实施例中,步骤S201的所述基于所述第二定位点在第一坐标系下的目标坐标,生成对应的目标索引,具体包括:对所述第二定位点在第一坐标系下的目标坐标进行取整操作,以得到与所述第二定位点的目标坐标对应的目标索引;
和/或,步骤S303的所述基于转化后的所述相近坐标生成第一索引,具体包括:对所述转化后的所述相近坐标进行取整操作,以得到与所述相近坐标对应的第一索引。
如此,可通过取整操作以适应于第一脑模型的点的坐标特点,达到快速得到与第二定位点的目标坐标对应的目标索引,和/或得到与相近坐标对应的第一索引,避免坐标并非是整数后导致难以确定索引的问题出现。
本申请实施例提供了一种基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位装置100。如图6所示,基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位装置100包括处理器101,所述处理器101配置为:执行上述的基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法的步骤。
本申请通过基于受检者的核磁扫描数据确定个性化的第一坐标系下的第一脑模型,使得第一脑模型是为受检者个性化定制的,使得近红外脑功能成像装置的检测对象(即检测探头和/或检测通道)的定位均基于当前受检者核磁扫描后得到的脑模型,即采用受检者自身大脑所形成的个性化的脑模型进行检测对象的定位,能够避免标准脑模型和受检者自身大脑偏差较大的问题,提高对检测对象定位的准确性,且能够得到更为精确的检测对象所在的脑分区。并且,本申请通过第一脑模型变形生成第二坐标系下的第二脑模型,得到第二脑模型上的第一定位点,再对第二坐标系下的所述第一定位点进行第一变形的逆变换,以得到所述第一坐标系下的第二定位点,实现确定第一坐标系下各个检测对象对应的第二定位点的坐标,从而根据与坐标对应的索引确定第二定位点所处的目标脑分区,达到精准确定各个检测对象对应的目标脑分区的目的,而不是仅通过在标准脑模图上显示脑区位置以及探头或者通道的定位点的方式使用户了解探头和通道所在的脑区,避免检测对象所在的实际脑分区和呈现的脑分区的位置出现偏差的情况发生。其中,与所述第二定位点对应的目标索引至少包含目标坐标信息,即使索引以包含坐标信息的方式存储,有利于基于目标坐标信息快速搜索到对应的目标索引;如此,能够得到较为精准的各个检测对象对应的脑分区,用户能够了解受检者各检测脑分区的血氧浓度情况,从而有利于脑功能相关疾病的研究和治疗。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述的基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法的步骤。
本申请通过基于受检者的核磁扫描数据确定个性化的第一坐标系下的第一脑模型,使得第一脑模型是为受检者个性化定制的,能够避免标准脑模型和受检者自身大脑偏差较大的问题,并且,本申请通过第一脑模型变形生成第二坐标系下的第二脑模型,得到第二脑模型上的第一定位点,再对第二坐标系下的所述第一定位点进行第一变形的逆变换,以得到所述第一坐标系下的第二定位点,实现确定第一坐标系下各个检测对象对应的第二定位点的坐标,从而根据与坐标对应的索引确定第二定位点所处的目标脑分区,达到精准确定各个检测对象对应的目标脑分区的目的,避免检测对象的实际脑分区和呈现的脑分区的位置出现偏差的情况发生。
注意,根据本申请的各个实施例中的各个单元,可以实现为存储在存储器上的计算机可执行指令,由处理器执行时可以实现相应的步骤;也可以实现为具有相应逻辑计算能力的硬件;也可以实现为软件和硬件的组合(固件)。在一些实施例中,处理器可以实现为FPGA、ASIC、DSP芯片、SOC(片上系统)、MPU(例如但不限于Cortex)、等中的任何一种。处理器可以通信地耦合到存储器并且被配置为执行存储在其中的计算机可执行指令。存储器可以包括只读存储器(ROM)、闪存、随机存取存储器(RAM)、诸如同步DRAM(SDRAM)或Rambus DRAM的动态随机存取存储器(DRAM)、静态存储器(例如,闪存、静态随机存取存储器)等,其上以任何格式存储计算机可执行指令。计算机可执行指令可以被处理器访问,从ROM或者任何其他合适的存储位置读取,并加载到RAM中供处理器执行,以实现根据本申请各个实施例的无线通信方法。
应当注意的是,在本申请的系统的各个部件中,根据其要实现的功能而对其中的部件进行了逻辑划分,但是,本申请不受限于此,可以根据需要对各个部件进行重新划分或者组合,例如,可以将一些部件组合为单个部件,或者可以将一些部件进一步分解为更多的子部件。
本申请的各个部件实施例可以以硬件实现,或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现,或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解,可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本申请实施例的系统中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本申请还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如,计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本申请的程序可以存储在计算机可读介质上,或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到,或者在载体信号上提供,或者以任何其他形式提供。另外,本申请可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中,这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
此外,尽管已经在本文中描述了示例性实施例,其范围包括任何和所有基于本申请的具有等同元件、修改、省略、组合(例如,各种实施例交叉的方案)、改编或改变的实施例。权利要求书中的元件将被基于权利要求中采用的语言宽泛地解释,并不限于在本说明书中或本申请的实施期间所描述的示例,其示例将被解释为非排他性的。
以上描述旨在是说明性的而不是限制性的。例如,上述示例(或其一个或更多方案)可以彼此组合使用。例如本领域普通技术人员在阅读上述描述时可以使用其它实施例。另外,在上述具体实施方式中,各种特征可以被分组在一起以简单化本申请。这不应解释为一种不要求保护的公开的特征对于任一权利要求是必要的意图。相反,本申请的主题可以少于特定的公开的实施例的全部特征。从而,权利要求书作为示例或实施例在此并入具体实施方式中,其中每个权利要求独立地作为单独的实施例,并且考虑这些实施例可以以各种组合或排列彼此组合。本申请的范围应参照所附权利要求以及这些权利要求赋权的等同形式的全部范围来确定。
以上实施例仅为本申请的示例性实施例,不用于限制本申请,本申请的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本申请的实质和保护范围内,对本申请做出各种修改或等同替换,这种修改或等同替换也应视为落在本申请的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法,其特征在于,包括:
基于受检者的核磁扫描数据确定第一坐标系下的个性化的第一脑模型;
对所述第一坐标系下的第一脑模型进行第一变形以生成第二坐标系下的第二脑模型,所述第二脑模型用于近红外数据分析;
基于采集的所述受检者的近红外数据,将各检测对象配准至所述第二脑模型上,以得到所述第二脑模型上的多个第一定位点,所述检测对象包括用于采集所述近红外数据的近红外脑功能成像装置的检测探头和/或检测通道;
对第二坐标系下的各所述第一定位点进行第一变形的逆变换,以得到所述第一坐标系下的对应的第二定位点;
基于与所述第二定位点对应的目标索引确定所述第二定位点所处的目标脑分区,所述目标索引至少包含目标坐标信息;
将所述第二定位点所处的目标脑分区确定为对应的检测探头或检测通道所在的脑分区。
2.根据权利要求1所述的基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法,其特征在于,所述基于与所述第二定位点对应的目标索引确定所述第二定位点所处的目标脑分区,具体包括:
基于所述第二定位点在第一坐标系下的目标坐标,生成对应的目标索引;
判断脑分区文件中是否存在所述目标索引;所述脑分区文件中存储有第一脑模型的各模型点所对应的索引以及各索引所对应的脑分区;
若存在,则以与所述目标索引对应的脑分区作为所述检测对象所在脑分区;
若不存在,则确定所述目标坐标的相近坐标,根据所述相近坐标对应的索引确定所述第二定位点所处的目标脑分区。
3.根据权利要求2所述的基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法,其特征在于,所述确定目标坐标的相近坐标,根据所述相近坐标对应的索引确定所述第二定位点所处的目标脑分区,具体包括:
以所述第二定位点的目标坐标作为基点坐标置于预设坐标系中的原点;
在所述预设坐标系中确定距离所述原点预设范围内的预设点分别对应的预设坐标;
根据所述原点和所述预设坐标对应的预设点的位置关系,将所述预设坐标转化为目标坐标的第一坐标系下的相近坐标,并基于转化后的所述相近坐标生成第一索引;
判断脑分区文件中是否存在所述第一索引;
若存在,则以与所述第一索引对应的脑分区作为所述检测对象所在脑分区。
4.根据权利要求3所述的基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法,其特征在于,还包括:
若脑分区文件中不存在所述第一索引,则确定第二定位点与第一脑模型中的各模型点的距离,将距离所述第二定位点最近的模型点所对应的坐标作为所述第二定位点的相近坐标,并将距离所述第二定位点最近的模型点所对应的脑分区确定为所述第二定位点所处的目标脑分区。
5.根据权利要求2-4中任一项所述的基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法,其特征在于,所述确定所述目标坐标的相近坐标,根据所述相近坐标对应的索引确定所述第二定位点所处的目标脑分区,具体包括:
将与所述第二定位点相近的点按照距离划分为多级目标点;其中,处于同一级别的目标点与所述第二定位点的距离相同;
基于不同级别目标点和与所述第二定位点的距离的由小到大的排序,依次判断各个级别下的目标点的坐标对应的索引是否存在于所述脑分区文件中,直至确定出一个所述目标点的坐标对应的索引存在于所述脑分区文件中,以该目标点的坐标为所述相近坐标;其中,对于同一级别下的目标点的判断方式是逐次进行的。
6.根据权利要求1所述的基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法,其特征在于,所述基于受检者的核磁扫描数据确定第一坐标系下的个性化的第一脑模型,具体包括:
基于受检者的核磁扫描数据确定由多个体素构成的个性化的第三脑模型;
对所述第三脑模型进行二值化处理,并将处理得到的各体素所在的位置点转化为片状模型,将所述片状模型构造为所述第一脑模型,所述片状模型的模型点即为所述体素的位置点。
7.根据权利要求2所述的基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法,其特征在于,所述方法还包括:
基于所述第一坐标系下的第一脑模型的模型点的坐标生成对应的索引;
确定所述第一脑模型上各个脑分区的划分信息;
基于模型点的坐标、所述划分信息和所述索引,生成表征所述索引和第一脑模型上的脑分区映射关系的脑分区文件。
8.根据权利要求3或4所述的基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法,其特征在于,
所述基于所述第二定位点在第一坐标系下的目标坐标,生成对应的目标索引,具体包括:对所述第二定位点在第一坐标系下的目标坐标进行取整操作,以得到与所述第二定位点的目标坐标对应的目标索引;
和/或,所述基于转化后的所述相近坐标生成第一索引,具体包括:对所述转化后的所述相近坐标进行取整操作,以得到与所述相近坐标对应的第一索引。
9.一种基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位装置,其特征在于,包括处理器,所述处理器配置为:执行权利要求1至8中任一项所述的基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202410172195.1A CN117726674B (zh) | 2024-02-07 | 2024-02-07 | 基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202410172195.1A CN117726674B (zh) | 2024-02-07 | 2024-02-07 | 基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117726674A true CN117726674A (zh) | 2024-03-19 |
CN117726674B CN117726674B (zh) | 2024-05-14 |
Family
ID=90203799
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202410172195.1A Active CN117726674B (zh) | 2024-02-07 | 2024-02-07 | 基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117726674B (zh) |
Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013220326A (ja) * | 2012-04-19 | 2013-10-28 | Jichi Medical Univ | 経頭蓋脳機能解析方法 |
CN103800011A (zh) * | 2014-02-18 | 2014-05-21 | 常州大学 | 一种基于功能磁共振成像的脑区效应连接分析系统 |
US20170231501A1 (en) * | 2014-10-17 | 2017-08-17 | Washington University | Super-pixel detection for wearable diffuse optical tomography |
US10071245B1 (en) * | 2015-01-05 | 2018-09-11 | Hrl Laboratories, Llc | Thinking cap: combining personalized, model-driven, and adaptive high definition trans-cranial stimulation (HD-tCS) with functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) and electroencephalography (EEG) brain state measurement and feedback |
CN108903915A (zh) * | 2018-07-24 | 2018-11-30 | 丹阳慧创医疗设备有限公司 | 一种用于近红外光谱脑功能成像系统的定位装置和方法 |
US10357654B1 (en) * | 2015-08-27 | 2019-07-23 | Hrl Laboratories, Llc | Mapping transcranial signals to transcranial stimulation required to reproduce a brain state |
US20190320966A1 (en) * | 2017-12-05 | 2019-10-24 | Beijing Normal University | Individual-characteristic-based transcranial brain atlas generation method, navigation method, and navigation system |
US20200022581A1 (en) * | 2018-07-23 | 2020-01-23 | Northeastern University | Optically Monitoring Brain Activities Using 3D-Aware Head-Probe |
CN114246556A (zh) * | 2022-03-01 | 2022-03-29 | 慧创科仪(北京)科技有限公司 | 用于近红外脑功能成像装置的定位方法、设备和存储介质 |
WO2023119054A1 (en) * | 2021-12-21 | 2023-06-29 | Fondazione I.R.C.C.S. Istituto Neurologico "Carlo Besta" | Stereotactic device wearable by a patient for low-intensity focused-ultrasound neuromodulation |
WO2023165527A1 (zh) * | 2022-03-01 | 2023-09-07 | 丹阳慧创医疗设备有限公司 | 用于近红外脑功能成像装置的定位方法、设备及存储介质 |
CN116784820A (zh) * | 2022-11-12 | 2023-09-22 | 上海大学 | 一种基于种子点连接的脑功能网络构建方法及系统 |
CN219782522U (zh) * | 2023-05-25 | 2023-10-03 | 丹阳慧创医疗设备有限公司 | 动物脑功能成像装置以及近红外脑功能成像系统 |
CN117456111A (zh) * | 2023-12-25 | 2024-01-26 | 慧创科仪(北京)科技有限公司 | 一种基于近红外脑功能成像数据的标签显示方法及装置 |
-
2024
- 2024-02-07 CN CN202410172195.1A patent/CN117726674B/zh active Active
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013220326A (ja) * | 2012-04-19 | 2013-10-28 | Jichi Medical Univ | 経頭蓋脳機能解析方法 |
CN103800011A (zh) * | 2014-02-18 | 2014-05-21 | 常州大学 | 一种基于功能磁共振成像的脑区效应连接分析系统 |
US20170231501A1 (en) * | 2014-10-17 | 2017-08-17 | Washington University | Super-pixel detection for wearable diffuse optical tomography |
US10071245B1 (en) * | 2015-01-05 | 2018-09-11 | Hrl Laboratories, Llc | Thinking cap: combining personalized, model-driven, and adaptive high definition trans-cranial stimulation (HD-tCS) with functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) and electroencephalography (EEG) brain state measurement and feedback |
US10357654B1 (en) * | 2015-08-27 | 2019-07-23 | Hrl Laboratories, Llc | Mapping transcranial signals to transcranial stimulation required to reproduce a brain state |
US20190320966A1 (en) * | 2017-12-05 | 2019-10-24 | Beijing Normal University | Individual-characteristic-based transcranial brain atlas generation method, navigation method, and navigation system |
US20200022581A1 (en) * | 2018-07-23 | 2020-01-23 | Northeastern University | Optically Monitoring Brain Activities Using 3D-Aware Head-Probe |
CN108903915A (zh) * | 2018-07-24 | 2018-11-30 | 丹阳慧创医疗设备有限公司 | 一种用于近红外光谱脑功能成像系统的定位装置和方法 |
WO2023119054A1 (en) * | 2021-12-21 | 2023-06-29 | Fondazione I.R.C.C.S. Istituto Neurologico "Carlo Besta" | Stereotactic device wearable by a patient for low-intensity focused-ultrasound neuromodulation |
CN114246556A (zh) * | 2022-03-01 | 2022-03-29 | 慧创科仪(北京)科技有限公司 | 用于近红外脑功能成像装置的定位方法、设备和存储介质 |
WO2023165527A1 (zh) * | 2022-03-01 | 2023-09-07 | 丹阳慧创医疗设备有限公司 | 用于近红外脑功能成像装置的定位方法、设备及存储介质 |
CN116784820A (zh) * | 2022-11-12 | 2023-09-22 | 上海大学 | 一种基于种子点连接的脑功能网络构建方法及系统 |
CN219782522U (zh) * | 2023-05-25 | 2023-10-03 | 丹阳慧创医疗设备有限公司 | 动物脑功能成像装置以及近红外脑功能成像系统 |
CN117456111A (zh) * | 2023-12-25 | 2024-01-26 | 慧创科仪(北京)科技有限公司 | 一种基于近红外脑功能成像数据的标签显示方法及装置 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
XIA M, ET AL: "Frontoparietal connectivity neurofeedback training for promotion of working memory: an fNIRS study in healthy male participants", IEEE ACCESS, 29 April 2021 (2021-04-29), pages 62316 - 62331, XP011852189, DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3074220 * |
安嘉琳等: "功能近红外光谱与功能核磁共振运动想象脑机接口双模态比较研究", 生物医学工程研究, 15 October 2018 (2018-10-15), pages 265 - 270 * |
胡汉彬: "功能近红外光谱成像研究及应用", 中国科学技术大学, 15 January 2011 (2011-01-15), pages 1 - 63 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN117726674B (zh) | 2024-05-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102171724B (zh) | 医学图像序列快照的选择 | |
CN110428415B (zh) | 医学图像的质量评估方法、装置、设备及存储介质 | |
US20130195329A1 (en) | Automatic registration of image pairs of medical image data sets | |
US10861175B1 (en) | Systems and methods for automatic detection and quantification of point cloud variance | |
US9402562B2 (en) | Systems and methods for improved tractographic processing | |
CN102622759A (zh) | 一种结合灰度与几何信息的医学图像配准方法 | |
US10729389B2 (en) | 3D assessment of conjugant eye deviation for the identificaiton of acute ischemic stroke | |
CN107678153B (zh) | 光纤束图像处理方法和装置 | |
CN105556567A (zh) | 用于脊椎位置探测的方法和系统 | |
CN107622491B (zh) | 光纤束图像分析方法和装置 | |
KR20130045544A (ko) | 자기공명영상을 분석하는 방법, 장치 그리고 자기공명영상을 분석하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체 | |
CN117726674B (zh) | 基于个性化脑模型的近红外脑功能成像装置的定位方法 | |
CN117100246A (zh) | 基于动态生物电信号的健康状态分析方法和相关产品 | |
US20230027988A1 (en) | Signal amplitude feature-based method for fast reconstructing a magnetic particle imaging and device | |
CN114201459B (zh) | 一种改进的放疗结构标准化命名方法、装置及存储介质 | |
US9436869B2 (en) | Method and apparatus for acquiring nerve fiber structure information of object by using MRI system | |
CN109350062B (zh) | 医学信息获取方法、设备及非易失性计算机存储介质 | |
CN112991478B (zh) | 基于深度学习的影像分析多时相异常特征区域参数的方法 | |
Breznik et al. | Multiple comparison correction methods for whole-body magnetic resonance imaging | |
CN115578419A (zh) | 运动检测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111568421B (zh) | 大脑左右半球不对称性检测方法、系统、设备及存储介质 | |
CN103340644A (zh) | 一种图像位置补偿方法及装置 | |
CN113792740A (zh) | 眼底彩照的动静脉分割方法、系统、设备及介质 | |
CN117958756A (zh) | 不同年龄段的受检者的近红外数据的分析处理方法和装置 | |
JP6151573B2 (ja) | 視聴状態推定装置及びそのプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |