RU2815435C2 - Способ оконтуривания аномальных зон на результатах перкуссионного томографического сканирования - Google Patents

Abstract

Изобретение относится к медицине, а именно к лучевой диагностике, и может быть использовано для оконтуривания ядра инфаркта и зоны обратимого повреждения. Проводят магнитно-резонансную томографию (МРТ) головного мозга с построением серии DWI-изображений, на основе которых строят ADC-карты. На поперечных сканах выделяют область ткани с заведомо аномальными свойствами как область, для которой график кривой накопления и вымывания контрастного вещества отличается от нормального. На ADC-картах определяют церебральный кровоток (CBF) и среднее время прохождения (MTT). Задают пороговые значения CBF и MTT для ядра инфаркта и области обратимого поражения: область ядра инфаркта определяют как область со значением CBF менее 30% от CBF зеркального участка контралатерального полушария, область обратимого поражения определяют как область со значением CBF меньше, чем CBF зеркального участка контралатерального полушария, в 2,2 раза и значением MTT больше, чем MTT зеркального участка контралатерального полушария, в 2,5 раза. Исключают из рассмотрения участки изображения, в которых симметричные области головного мозга со значениями CBF и MTT, не удовлетворяющими пороговым значениям CBF и MTT для ядра инфаркта и области обратимого поражения, и оконтуривают оставшийся участок изображения. Способ обеспечивает повышение точности и достоверности определения аномальных зон на результатах МРТ за счет определения оси симметрии сканируемой зоны и анализа симметричных частей томограммы. 2.з.п. ф-лы, 5 ил.

Description

Изобретение относится к способам и системам для медицинских и других устройств визуализации и, более конкретно, к способам анализа полученной в электронном виде информации об изображении для определения параметров симметрии и перфузии. Основной задачей изобретения является визуализация результатов сравнительной магнитно-резонансной томографии перфузии и диффузии головного мозга, для осуществления которой может быть использовано любое современное оборудовании, с обеспечением высокой чувствительности и качества интерпретации и визуализации результатов МРТ исследований головного.

Компьютерная томография (КТ), позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ), магнитно-резонансная томография (МРТ) и другие рентгенологические методы визуализации хорошо известны в медицинской диагностике.

Недавние достижения в методах обработки изображений, связанных с этими технологиями, предоставили практикующим врачам возможность получать структурные, физиологические и функциональные данные изображений по результатам такого рода исследований.

Программное обеспечение для обработки изображений, используемое в сочетании с МРТ и КТ, позволяет пользователю получать изображения конкретной области и обрабатывать данные изображения для создания физиологических данных изображения, относящихся к параметрам перфузии, которые можно использовать для оценки жизнеспособности интересующей области, путем определения различных параметров перфузии, таких как среднее время прохождения, мозговой кровоток и церебральный объем крови.

Программно-аппаратные комплексы обработки изображений рассчитывает изменения этих параметров для создания физиологических изображений определенных областей анатомии человека. Медицинские работники могут использовать эти перфузионно-взвешенные изображения, чтобы помочь в диагностике пациентов, сравнивая полученные в настоящее время изображения с любыми известными физиологическими нормами или результатами предыдущих тестов, чтобы определить любые различия.

Современные технологии медицинской визуализации используют цифровые данные, которые, после исследований, могут быть представлены в виде изображений в градации серого, преобразованных в цифровом виде, для создания пиксельного изображения интересующего объекта.

Однако оценка изображений - это сложный процесс, на который может негативно повлиять ряд факторов, таких как несовершенные изображения, изображения с низким разрешением, ограничения человеческого восприятия или предвзятость восприятия. Такие факторы могут привести к возникновению клинической ошибки, которая может привести к неправильному диагнозу пациента. Дополнительная автоматизированная обработка изображений позволяет использовать цветовую палитру и оконтуривание областей изображений, которые могут представлять интерес для врача или исследователя.

Перфузионно-взвешенная компьютерная томография использует набор последовательных аксиальных КТ-изображений головы для отслеживания динамики изменения сигнала от введенного внутривенно контрастного болюса.

Эти изображения могут быть обработаны с использованием алгоритмов деконволюции или максимального наклона для экстраполяции числового значения мозгового кровотока. В то время как методы «болюсного отслеживания» могут обеспечить точную количественную оценку в контролируемых условиях, вносимые сторонние факторы, которые могут возникать в процессе исследований, например, вариабельность сердечной функции, системного артериального давления и цереброваскулярного тонуса, часто наблюдаемая в условиях острого нарушения мозгового кровообращения, делают количественную и качественную оценку этих исследований не всегда достоверной, и потенциально опасной для пациента.

Из заявки на выдачу патента США US2005283070 известен способ интерпретации результатов перкуссионной томографии, предназначенный для повышения точности определения аномальных областей, которые могут указывать на различного рода расстройства, относящихся как к нарушению кровообращения, так и к различным новообразованиям. При реализации способа задают ось симметрии исследуемого слоя ткани и по результатам анализа несимметричных областей определяют аномальные области.

Указанный способ не учитывает возможность аномальной перфузии, возникающей в нормальных тканях при изменении перфузии в окружающих аномальных зонах, что препятствует точному оконтуриванию аномальных тканей.

Устранение указанного недостатка, является основной задачей изобретения.

Техническим результатом, достигаемым при реализации изобретения, является эффективное устранение указанного выше недостатка уровня техники, повышение точности и достоверности определения аномальных зон на результатах томографических исследований, обеспечения возможности оконтуривания как аномальных участков, так и сопряженных с этими участками областей, затронутых патологическими изменениями.

Достижение указанного технического результата достигается тем, что при реализации способа оконтуривания аномальных зон на результатах перкуссионного томографического сканирования, производят  последовательное томографическое сканирование поперечного  слоя ткани с построением серии карт распределения контрастного вещества, введенного в кровоток,  по сканируемому слою ткани;

для серии карт отбирают карты, для которых установлена достоверность полученных диаграмм распределения;

с использованием отобранных карт формируют изображение сканируемого слоя, отображающего в графическом представлении различия в свойствах изменения концентрации контрастного вещества во времени, где обеспечивают одинаковое графическое представление областей, имеющих одинаковые свойства, определяющие прохождение контрастного вещества по ткани слоя;

определяют участки изображений, соответствующие тканям с заведомо аномальными свойствами;

путем совместной обработки изображений серии, определяют место расположения тканей, соответствующих линии симметрии тканей сканируемого слоя;

определяют ткани, симметричные по существу относительно линии симметрии, представленные на симметричных изображениях;

по результатам анализа определяют наличие и положение центральной части аномальной зоны на общем изображении;

по результатам анализа карт серии определяют объемный параметр скорости кровоснабжения тканей на правом и левом изображении;

задают пороговое значение отличия объемного параметра скорости кровоснабжения от объемного параметра скорости кровоснабжения нормальной ткани, исключают из рассмотрения участки изображения, на которых представлены симметричные по существу ткани, различия в объемных параметрах скорости кровоснабжения меньше порогового значения;

оконтуривают отдельный оставшийся участок изображения, представленный на общем изображении и

дополнительно оконтуривают внутри указанного участка участок,  соответствующий тканям с заведомо аномальными свойствами.

В частном случае реализации способа, проводят сопоставительный анализ изображений тканей с аномальными свойствами с библиотекой изображений и маркируют соответствующие участки изображений в соответствии с типом аномальной ткани. Для различных аномальных свойств могут быть заданы различные типовые формы линий оконтуривания, и для оконтуривания используют заданные линии, преобразованные путем масштабирования.

Сущность изобретения поясняется изображениями, где:

На фиг. 1 показана кривая динамического объема, которая представляет в графическом виде один из иллюстративных этапов реализации способа;

На фиг. 2 показано графическое представление функции остатка (residue function), которая также может быть использована при реализации способа.

На фиг. 3 представлена графическая интерпретация этапа построения линии симметрии;

На фиг. 4 показана графическая интерпретация определения несимметричных учатках на результатах томографии;

На фиг. 5 показан результат оконтуривания участков изображения, примененный к различным видам интерпретации результатов исследований.

В настоящее время основным методом магнитно-резонансных исследований при поражении головного является анализ перфузионных и диффузионно-взвешенных изображений.

Одним из главных процессов, происходящих в процессе метаболизма клеток человеческого организма, является диффузия.

В клинической работе диффузионная магнитно-резонансная томография возникла наряду с магнитно-резонансными сканерами 3 поколения.

Для количественной оценки диффузионных свойства воды в исследуемых тканях необходимо построить диффузионные карты, где в зависимости от коэффициента диффузии можно наблюдать различные цвета окрашивания пикселов.

При высокой скорости диффузионных процессов в ткани они становятся красно-белыми, а при низкой – сине-черными.

В классической (анатомической) МРТ получаемое изображение зависит от распределения атомов водорода в тканях и их магнитных свойств. Диффузионно-взвешенный вариант исследования относится к функциональным подвидам: изучает не только количественное распределение атомов, но и их движение.

Диффузионно-взвешенная МРТ помогает специалистам увидеть, а также количественно измерить, как движение молекул воды во внутриклеточном и внеклеточном пространстве, так и непосредственно саму диффузию (то есть прохождение молекул воды сквозь мембраны клеток).

Имеющиеся у пациента заболевания меняют проницаемость клеточных мембран, что приводит к нарушениям процессов диффузии.

В зависимости от заболевания диффузионные процессы либо ускоряются, либо, наоборот, замедляются. Главным показателем таких изменений является измеряемый коэффициент диффузии (ИКД, в англ. ADC - аpparent diffusion coefficient), который диффузионно-взвешенная МРТ помогает определять, в зависимости от обследуемого органа или ткани.

При изменениях данного коэффициента врачи могут делать выводы о возникновении первых признаков серьезных нарушений в организме.

При реализации способа, производят  последовательное томографическое сканирование поперечного  слоя ткани с построением серии карт распределения контрастного вещества, введенного в кровоток,  по сканируемому слою ткани.

После проведения обследования специалисты получают ADC и DWI карты, на которых и становится видно, что различные ткани окрашиваются в отличные друг от друга цвета, как было сказано выше. На основании данных таких карт можно делать выводы как об анатомических нарушениях в человеческом организме, так и об функциональных нарушениях.

В свою очередь, термин «перфузия» означает циркуляцию жидкости через ткани. Данное исследование используется для оценки прохождения крови по мозговым капиллярам, с его помощью устанавливают причины, природу патологий, что дает возможность предположить время, необходимое для реабилитации пораженных нервных волокон.

Таким образом, перфузионная диагностика исследуемой зоны головного мозга направлена на изучение особенностей притока, проницаемости, оттока крови.

Перфузионная МРТ используется в оценке повреждений головного мозга после инсультов, ЧМТ (черепно-мозговых травм), в т.ч. помогает определить уровень сложности поражения, с высокой точностью спрогнозировать процесс восстановления нервных волокон.

DWI (англ. diffusion weight imaging) – диффузионно-взвешенное изображение (диффузионно-взвешенная МРТ). Термин «взвешенные» означает, что контраст на изображении в большей степени определяется диффузионными характеристиками (но не только). Так, интенсивность на DWI зависит как от коэффициента диффузии, так и от времени Т2-релаксации (т.е. интенсивности на Т2-взвешенном изображении). Причем зависимость эта имеет сложный характер.

Снижение коэффициента диффузии при прочих равных ведет к гиперинтенсивности на DWI, в то время как повышение - к гипоинтенсивности.

ADC-карта - это карта коэффициента диффузии, вычисленная из DWI-изображений. На ADC-карте каждому пикселю соответствует абсолютное значение коэффициента диффузии. Чем это значение, тем больше интенсивность. Чем меньше коэффициент диффузии - тем меньше интенсивность.

Чтобы иметь точное представление, чем же именно вызваны изменения на DWI (изменением коэффициента диффузии или времени Т2-релаксации) необходимо в обязательном порядке анализировать ADC-карту. Только в случае, если гиперинтенсивность на DWI сопровождается гипоинтенсивностью на ADC-карте, можно говорить об ограничении диффузии.

В то же время ADC-карты, очень специфичны, но не всегда так чувствительны, как собственно DWI. Кроме того, пространственное разрешение ADC-карт значительно ниже, чем DWI (поскольку они получены не непосредственно в процессе сканирования, а позже, путем математических расчетов).

Поэтому всегда необходимо оценивать DWI и ADC-карты в паре.

Как минимум в серии МРТ-изображений должны быть изображения b0 (Т2-взвешенные) и b1000 (собственно DWI). Иногда серии DWI предшествуют еще три серии, по сути, дифузионно-взвешенных изображений, в которых коэффициент диффузии измерялся в разных направлениях (они обычно усредняются для получения конечного DWI).

В МРТ перфузии обычно используется 2 подхода: метод максимального наклона (так называемый однокамерный анализ), метод на основе компартментной модели (двухкамерный анализ). В частности, по-разному вычисляется функциональная карта CBF (Cerebral Blood Flow, церебральный кровоток).

Однокамерный анализ

Метод максимального наклона не разделяет внутрисосудистое и внесосудистое пространство в ткани-мишени. CBF рассчитывается с использованием оценки крутизны склона кривой «время – плотность» во время поступления контрастного агента в ткани. В КТ такой кривой является кривая накопления по исходным данным, в МРТ же для каждого вокселя вычисляют кривую dR2* и анализируют в основном её. В обоих случаях её значения коррелируют с концентрацией КВ.

dR2* = –ln(S / baseS) / TE

baseS – средняя интенсивность стабильного сигнала до прихода болюса; S – воксель исходных данных; TE = Echo Time.

Время достижения максимальной плотности в ткани (время до пика, Time To Peak, TTP) и время поступления КВ в ткань (время прихода болюса, Bolus Arrival Time, BAT) также может быть определено из той же кривой.

• TTP – время до пиковой концентрации [секунды]

• BAT – время прихода болюса [секунды]

• BET – время ухода болюса (вымывания КВ) [секунды]

• Cmax – пиковая концентрация [1/сек]

Также из кривой dR2* получают относительные величины rCBV, rCBF и rMTT:

• AUC (Area Under Curve) – площадь под кривой начиная от BAT до BET. Иногда обозначается, как rCBV (relative CBV) [нет размерности].

• MS (Maximum slope) – максимальный наклон кривой (или ещё US, Up slope). Иногда обозначается, как rCBF (relative CBF) [1/сек2].

• MT1 (1'st moment) – первый момент кривой на отрезке от BAT до BET. Это означает, что точка MT1 делит область под кривой на две равные по площади части. Иногда обозначается, как rMTT (relative MTT) [сек].

Параметр rMTT характеризует время прохождения КВ через ткань, поэтому интуитивно должен соответствовать ширине «горба» кривой и может вычисляться другими способами: как время между точками пересечения кривой с уровнем Cmax/2, или как время между максимальным положительным и максимальным отрицательными наклонами кривой.

Также каждая из трёх величин может быть дополнительно вычислена согласно принципу центрального объема: CBV = CBF • MTT. Так, на станции Филипс параметр rFlow (relative flow) вычисляется как AUC/MT1.

На станции GE вычисляется интеграл положительного усиления (PEI) – это величина AUC, делённая на площадь под кривой, соответствующей области интереса контрольной вены.

Двухкамерные модели

Сегодня в основном применяются двухкамерные модели, которые позволяют оценить обмен веществом (в том числе КВ) между внесосудистым и внутрисосудистым пространствами, что используется для вычисления церебрального объема крови (Cerebral Blood Volume, СBV) в интерстициальной стадии. При этом также учитывается не циркулирующая часть крови (в отличии от вычислений по перфузии первым методом).

Один из часто используемых методов – деконволюция (метод обратной свертки, конволюционная модель). Методика деконволюции значительно меньше восприимчива к шуму, более устойчива по отношению к изменениям функции артериального притока (AIF, Arterial Input Function).

Одним из неотъемлемых преимуществ конволюционной модели является отсутствие допущения того, что скорость введения контрастного вещества, а, следовательно, и время достижения максимальной концентрации вещества в сосудистой сети, является мгновенным или, по крайней мере, меньше минимального времени прохождения ткани, что обычно применяется в других моделях. Напротив, конволюционная модель принимает во внимание фактическую скорость введения контрастного вещества, которая определяется по AIF.

Путём операции обратной свёртки по кривым dR2* и AIF в каждом вокселе ткани алгоритм восстанавливает функцию вычета (R, Residue Function), из которой вычисляются параметры перфузии CBV, CBF, MTT, T0, Tmax.

Параметры CBF и CBV вычисляются путём анализа кривой R, затем MTT вычисляется через отношение CBV = CBF • MTT. Но возможны вариации. Например, на станции GE параметр MTT вычисляется как первый момент для кривой R, т.е. это MT1 для кривой R.

Эти 3 параметра перфузии могут быть вычислены как однокамерным, так и двухкамерным методом. При этом говорят соответственно об относительных и об абсолютных параметрах перфузии. Для оценки перфузионных данных предпочтительнее полагаться на относительные значения: во-первых, область интереса обычно захватывает и кору, и белое вещество, в результате получается некое «среднее» число, во-вторых, абсолютные значения существенно зависят от алгоритма деконволюции. Абсолютные значения помогают ориентироваться в условиях глобальной гипоперфузии при выраженном стенозе всех церебральных артерий, а также при перфузии опухолей мозга.

Параметры T0 и Tmax не могут быть вычислены однокамерным методом.

Модель входных параметров, получаемых в ходе перфузионной МРТ.

Анализ перфузии мозга предусматривает применение ряда стандартных параметров, в том числе:

• объемный показатель мозгового кровообращения – показывает количество крови, накапливаемой определенной областью головы;

• объемный параметр скорости кровоснабжения – скорость проникновения конкретного количества крови сквозь 100 грамм мозговой ткани за минуту;

• средний временной показатель кровотока – длительность продвижения крови внутри сосудистых каналов требуемого отдела головы.

1.4 Алгоритмы построения (визуализации) изображений, взвешенных по диффузии на основании исходных данных DWI получаемых от магнитно-резонансного томографа

Алгоритм генерирования серии ADC

1) Выбираются два объёма - b1(isotropic) и b0

2) Повоксельно вычисляется объём ADC = -1/(b1-b0)*ln(IM_b1/IM_b0)

Оба объёма из DWI серий, но с разными b-value.

isotropic - это DWI b-value>0, обычно b=1000. Это b подставляется в формулу.

b0 - это DWI c b-value (обычно = 0).

Алгоритм получения информации из Dicom-тегов

По Dicom-тегам распознаются нужные серии и определяется b-value.

DWI: серия-тензор, у сканов которой в теге Series Description есть подстрока «DWI».

Для расчёта ADC необходим только самый первый объём с b=0. Остальные объёмы серии - это компоненты тензора с b-value>0.

Плотности изображений в объёме с b=0 выше, чем у остальных объёмов серии

При построении перфузионных карт, основными показателями являются CBV, CBF, MTT, TTP, BAT, Cmax, а также оценка аппроксимирующей кривой интенсивности/время, показанной на фиг. 1.

Здесь CВV(англ. Cerebral blood volume) - церебральный объем крови. Общий объем крови в выбранном участке мозговой ткани. Это понятие включает кровь как в капиллярах, так и в более крупных сосудах - артериях, артериолах, венулах и венах, [мл/100г];

CВF (англ. Cerebral blood flow) - церебральный кровоток. Скорость прохождения определенного объема крови через заданный объем ткани мозга за единицу времени, [мл/100г/мин];

МТТ (англ. Мean transit time) - среднее время прохождения. Среднее время, за которое кровь проходит по сосудистому руслу выбранного участка мозговой ткани, [сек];

ТТР (англ. Тime to peak) - время до пика. Время пика графика dR2*. [сек]dR2* - динамический объём. Изменение скорости релаксации, величина пропорциональна концентрации контрастного вещества в ткани. [1/сек]

ВАТ (англ. Вolus arrival) - время прихода болюса. Время начала роста графика dR2*;

Cmax (англ. Мaximum concentration) - пиковая концентрация контрастного вещества. Максимальное значение графика dR2*.

Значения параметров определяются следующими зависимостями:

CBV = 100 * (1 - Hlv) / ((1 - Hsv)*brainDensity) * summ;

CBF = 60 * 100 * (1 - Hlv) / ((1 - Hsv)*brainDensity) * maxR;

MTT = (summ / maxR) * timeStep;

Здесь

Hsv = 0.25

Hlv = 0.45

brainDensity = 1.06 [г/мл]

maxR - максимум кривой residue function, представленной на фиг. 2

summ - площадь под пиками кривой, который имеет наибольший пик.

При проведении перфузионного исследования возникает необходимость не только в стандартной визуализации динамических данных в их исходном виде, но и в визуализации интегральных перфузионных карт, которые помогают в выявлении зон инфаркта и пенумбры (перфузия T2* используется для определения остаточных фрагментов глиальных опухолей в головном мозге пациентов после хирургического лечения).

Для раскраски карт перфузии используется специальная палитра перфузии, которая охватывает все значения от нуля до максимального значения каждого пикселя изображения.

При реализации способа, для серии карт отбирают карты, для которых установлена достоверность полученных диаграмм распределения.

При реализации способа осуществляется анализ нужных тегов, устанавливаемых при формировании томографического снимка, за счет чего определяются список серий исследования, которые пригодны для выбора из них нужной пары серий;

выбранная пара значений [серия, объем, значение b].

В случае ошибки селектора, или наличия нескольких диффузий, можно выбрать другие данные вручную.

Таким образом, обеспечивается автоматический поиск и нормализация данных серий диффузии (DWI-серий) в DICOM исследовании и поиск b-значений для дальнейшей передачи в подсистему визуализации и расчета ADC карты.

DWI-серия разбивается на подсерии с разными b-значениями для более удобной визуализации и анализа.

На ADC-карте каждому пикселю соответствует абсолютное значение коэффициента диффузии.

ADC-карта вычисляется по паре диффузионно-взвешенных изображений с разными b-значениями.

Значение ADC вычисляется по формуле:

ADC = ln(S0/S1)/(b1-b0)

где b1 и b0 - это b-значения изображений, S1 и S0 - значения пикселей изображений, соответствующих пикселю ADC-карты.

В ходе проведения работ второго этапа была разработана методика построения (визуализации) ADC - карт, вычисляемых из DWI изображений на основе алгоритма автоматического поиска необходимых серий/блоков/b

С использованием отобранных карт формируют изображение сканируемого слоя, отображающего в графическом представлении различия в свойствах изменения концентрации контрастного вещества во времени, где обеспечивают одинаковое графическое представление областей, имеющих одинаковые свойства, определяющие прохождение контрастного вещества по ткани слоя, при формировании изображений сканируемого слоя. Как показано на фиг. 3, изображение 102 может представлять визуализацию одного снимка, а также представлять вычисленные параметры CBF (103), MFT (104) и TTP (105). По результатам анализа указанных изображений, например, по выявлению на снимках мозолистого тела или объемов спинномозговой жидкости, определяется положении линии 101 условной симметрии. В связи с тем, что идеальная симметрия не всегда достижима, предпочтительным является определение зон левого и правого полушария, соответствующих друг другу, чем зон геометрической симметрии. Линия симметрии тканей сканируемого слоя может быть определена также путем совместной обработки изображений серии.

Как показано на фиг. 2, определяют участки изображений, соответствующие тканям с заведомо аномальными свойствами, например, путем анализа кривой накопления 201, определяется, что область 202 имеет аномальные свойства, и для области 202 определяется область 203, на которую отображаются ткани, симметричные по существу относительно линии симметрии.

Как показано на фиг. 3, для обобщенного 301 томографического снимка, определяют наличие и положение центральной части 303 аномальной зоны 302 на общем изображении, а по результатам анализа частных томографических карт CBV (304), CBF (305), MFT (306) b TTP (307) определяют объемный параметр скорости кровоснабжения тканей на правом и левом изображении, при этом задают пороговое значение отличия объемного параметра скорости кровоснабжения от объемного параметра скорости кровоснабжения нормальной ткани, исключают из рассмотрения участки изображения, на которых представлены симметричные по существу ткани, различия в объемных параметрах скорости кровоснабжения меньше порогового значения, после чего оконтуривают отдельный оставшийся участок изображения 302 представленный на общем изображении и дополнительно оконтуривают внутри указанного участка участок 303,  соответствующий тканям с заведомо аномальными свойствами. Дополнительно проводят сопоставительный анализ изображений тканей с аномальными свойствами с библиотекой изображений и маркируют соответствующие участки изображений в соответствии с типом аномальной ткани, а для различных аномальных свойств задают различные типовые формы линий оконтуривания, и для оконтуривания используют заданные линии, преобразованные путем масштабирования.

Для анализа карт также используются области интереса (ROI). В качестве ROI могут быть использованы следующие примитивы:

Эллипс.

Круг.

Прямоугольник.

Замкнутая кривая.

Замкнутая ломаная линия.

Замкнутый карандаш.

При добавлении ROI на изображение карты, как показано на фиг. 3, область копируется на все остальные карты, что позволяет оценить значение различных параметров в конкретной области. Дальнейшее изменение этой группы ROI также происходит синхронно.

Для каждой ROI отображается график кривой накопления dR2*, показывающей процесс накопления и вымывания контрастного вещества в данной области. Кривые всех ROI показаны на общем графике.

Также для каждой ROI в таблице под графиком показаны средние значения всех доступных карт перфузии внутри этих областей.

На всех картах показана отражающая линия, расположенная посередине головного мозга. Эта линия позволяет создавать пары зеркальных друг другу ROI, тем самым выявляя различия значений некоторых карт.

Например, что к ядру инфаркта принято относить области, где значение CBF менее 30% от нормы, т.е. противоположной стороны головного мозга. Также зона обратимого снижения мозгового кровотока («пенумбра») отличается от соответствующей зоны контрлатерального полушария по значениям CBF (снижение в 2,2 раза) и MTT (увеличение в 2,5 раза), от зоны «ядра» инфаркта – по показателям CBF (в 3,1 раза) и CBV (в 2,6 раза).

Claims (7)

1. Способ оконтуривания ядра инфаркта и зоны обратимого повреждения, заключающийся в том, что проводят магнитно-резонансную томографию (МРТ) головного мозга с построением серии DWI-изображений, на основе которых строят ADC-карты;

на поперечных сканах выделяют область ткани с заведомо аномальными свойствами как область, для которой график кривой накопления и вымывания контрастного вещества отличается от нормального;

на ADC-картах определяют церебральный кровоток (CBF) и среднее время прохождения (MTT);

задают пороговые значения CBF и MTT для ядра инфаркта и области обратимого поражения: область ядра инфаркта определяют как область со значением CBF менее 30% от CBF зеркального участка контралатерального полушария, область обратимого поражения определяют как область со значением CBF меньше, чем CBF зеркального участка контралатерального полушария, в 2,2 раза и значением MTT больше, чем MTT зеркального участка контралатерального полушария, в 2,5 раза;

исключают из рассмотрения участки изображения, в которых симметричные области головного мозга со значениями CBF и MTT, не удовлетворяющими пороговым значениям CBF и MTT для ядра инфаркта и области обратимого поражения, и оконтуривают оставшийся участок изображения.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что проводят сопоставительный анализ изображений тканей с аномальными свойствами с библиотекой изображений и маркируют соответствующие участки изображений в соответствии с типом аномальной ткани.

3. Способ по п. 2, отличающийся тем, что для различных аномальных свойств задают различные типовые формы линий оконтуривания и для оконтуривания используют заданные линии, преобразованные путем масштабирования.