基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统及其运作方法技术方案

一种基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统及其运作方法，基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统包含记忆体以及处理器。记忆体储存指令。处理器用以存取并执行指令以：将受测者的计算机断层影像对位到预设标准脑空间影像，以得出第一正规化受测计算机断层影像；增强第一正规化受测计算机断层影像的体素对比度，以得出增强后的第一正规化受测计算机断层影像；将增强后的第一正规化受测计算机断层影像对位到对照组平均值计算机断层影像，以得出第二正规化受测计算机断层影像；基于第二正规化受测计算机断层影像与复数对照组计算机断层影像，进行分析以得出标准分数图谱。借此，提升了计算机断层影像的分辨率及可靠性。

【技术实现步骤摘要】
基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统及其运作方法
本案涉及一种电子系统及其运作方法。详细而言，本案涉及一种基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统及其运作方法。
技术介绍
目前的技术中，多使用磁振造影(MagneticResonanceImaging,MRI)技术来扫描患者脑部。然而，MRI拍摄时间较久(超过10分钟)且成本较高，在等待MRI拍摄过程中的急性梗塞性中风患者往往错失急救时间。再者，体内装有心脏起搏器、铁磁性金属植入物等患者都不能进行MRI检查。计算机断层(ComputedTomographyImaging,CT)的成像技术来扫描患者脑部的时间较短(数秒钟)，然而，实务上，却不易从原始的计算机断层影像中直接识别出梗塞区域。
技术实现思路
本专利技术提出一种基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统及其运作方法，改善先前技术的问题。在本专利技术的一实施例中，本专利技术所提出的基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统，包含记忆体以及处理器。记忆体储存指令。处理器用以存取并执行指令以：将受测者的计算机断层影像对位到预设标准脑空间影像，以得出第一正规化受测计算机断层影像；增强第一正规化受测计算机断层影像的体素对比度，借以从第一正规化受测计算机断层影像中去除头骨部分及脑脊髓液部分，以得出增强后的第一正规化受测计算机断层影像；将增强后的第一正规化受测计算机断层影像对位到一对照组平均值计算机断层影像，以得出第二正规化受测计算机断层影像；平滑化第二正规化受测计算机断层影像，以得出平滑化的第二正规化受测计算机断层影像；基于平滑化的第二正规化受测计算机断层影像与复数对照组计算机断层影像，进行分析以得出标准分数图谱。在本专利技术的一实施例中，处理器存取并执行至少一指令以：将复数对照者计算机断层影像进行平均值及标准差运算，以得出对照组平均值计算机断层影像。在本专利技术的一实施例中，处理器存取并执行至少一指令以：通过训练后的一神经网络，在标准分数图谱中标示至少一梗塞区域。在本专利技术的一实施例中，处理器存取并执行至少一指令以：透过数据增量，将第一数量的影像分割成第二数量的影像，供神经网络进行深度学习的训练，以得出能够将第二数量的影像分类出有梗塞及无梗塞的训练后的神经网络。在本专利技术的一实施例中，神经网络为卷积神经网络。在本专利技术的一实施例中，本专利技术提出基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统的运作方法，基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统的运作方法包含处理器，运作方法包含以下步骤：透过处理器将受测者的计算机断层影像对位到一预设标准脑空间影像，以得出第一正规化受测计算机断层影像；透过处理器增强第一正规化受测计算机断层影像的体素对比度，借以从第一正规化受测计算机断层影像中去除头骨部分及脑脊髓液部分，以得出增强后的第一正规化受测计算机断层影像；透过处理器将增强后的第一正规化受测计算机断层影像对位到一对照组平均值计算机断层影像，以得出第二正规化受测计算机断层影像；透过处理器平滑化第二正规化受测计算机断层影像，以得出平滑化的第二正规化受测计算机断层影像；透过处理器基于平滑化的第二正规化受测计算机断层影像与复数对照组计算机断层影像，进行分析以得出标准分数图谱。在本专利技术的一实施例中，运作方法还包含以下步骤：将复数对照者计算机断层影像进行平均值及标准差运算，以得出对照组平均值计算机断层影像。在本专利技术的一实施例中，运作方法还包含以下步骤：通过训练后的神经网络，在标准分数图谱中标示至少一梗塞区域。在本专利技术的一实施例中，运作方法还包含以下步骤：透过数据增量，将第一数量的影像分割成第二数量的影像，供神经网络进行深度学习的训练，以得出能够将第二数量的影像分类出有梗塞及无梗塞的训练后的神经网络。在本专利技术的一实施例中，神经网络为卷积神经网络。综上所述，本专利技术的技术方案与现有技术相比具有明显的优点和有益效果。本专利技术提供的基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统及其运作方法，提升了计算机断层影像的分辨率及可靠性。以下将以实施方式对上述的说明作详细的描述，并对本专利技术的技术方案提供更进一步的解释。附图说明参照后续段落中的实施方式以及下列附图，当可更佳地理解本案的内容：图1为根据本案一些实施例绘示的基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统的方块图；图2为根据本案一些实施例绘示的基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统的运作方法的流程图；以及图3至图9为根据本案一些实施例绘示的基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统所处理的影像的示意图。【符号说明】为让本专利技术的上述和其他目的、特征、优点与实施例能更明显易懂，所附符号的说明如下：100…基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统110…记忆体112…处理器116…显示器120…数据库130…计算机断层扫描装置200…运作方法300…计算机断层影像400…预设标准脑空间影像500…第一正规化受测计算机断层影像600…增强后的第一正规化受测计算机断层影像700…第二正规化受测计算机断层影像800…平滑化的第二正规化受测计算机断层影像900…标准分数图谱910…梗塞区域S201S205…步骤具体实施方式以下将以附图及详细叙述清楚说明本案的精神，任何所属
中具有通常知识者在了解本案的实施例后，当可由本案所教示的技术，加以改变及修饰，其并不脱离本案的精神与范围。本文的用语只为描述特定实施例，而无意为本案的限制。单数形式如“一”、“这”、“此”、“本”以及“该”，如本文所用，同样也包含复数形式。关于本文中所使用的“耦接”或“连接”，均可指二或多个元件或装置相互直接作实体接触，或是相互间接作实体接触，亦可指二或多个元件或装置相互运作或动作。关于本文中所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。关于本文中所使用的“及/或”，是包括所述事物的任一或全部组合。关于本文中所使用的用词(terms)，除有特别注明外，通常具有每个用词使用在此领域中、在本案的内容中与特殊内容中的平常意义。某些用以描述本案的用词将于下或在此说明书的别处讨论，以提供本领域技术人员在有关本案的描述上额外的引导。图1为根据本案一些实施例绘示的基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统100的示意图。如图1所示，在一些实施例中，基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统100可包含记忆体110以及处理器112。在一些实施例中，记忆体110可为快闪(flash)记忆体、硬盘(HDD)、固态硬盘(SSD)、动态随机存取记忆体(DRAM)或静态随机存取记忆体(SRAM)。在一些实施例中，记忆体110可储存至少一指令，此指令关联于一种基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统的运作方法。在一些实施例中，处理器112包含但不限本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统，其特征在于，包含：/n一记忆体，储存至少一指令；以及/n一处理器，通讯耦接于该记忆体，其中该处理器用以存取并执行该至少一指令以：/n将一受测者的一计算机断层影像对位到一预设标准脑空间影像，以得出一第一正规化受测计算机断层影像；/n增强该第一正规化受测计算机断层影像的体素对比度，借以从该第一正规化受测计算机断层影像中去除头骨部分及脑脊髓液部分，以得出一增强后的第一正规化受测计算机断层影像；/n将该增强后的第一正规化受测计算机断层影像对位到一对照组平均值计算机断层影像，以得出一第二正规化受测计算机断层影像；/n平滑化该第二正规化受测计算机断层影像，以得出一平滑化的第二正规化受测计算机断层影像；以及/n基于该平滑化的第二正规化受测计算机断层影像与复数对照组计算机断层影像，进行分析以得出一标准分数图谱。/n

【技术特征摘要】
20200213 TW 1091045831.一种基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统，其特征在于，包含：
一记忆体，储存至少一指令；以及
一处理器，通讯耦接于该记忆体，其中该处理器用以存取并执行该至少一指令以：
将一受测者的一计算机断层影像对位到一预设标准脑空间影像，以得出一第一正规化受测计算机断层影像；
增强该第一正规化受测计算机断层影像的体素对比度，借以从该第一正规化受测计算机断层影像中去除头骨部分及脑脊髓液部分，以得出一增强后的第一正规化受测计算机断层影像；
将该增强后的第一正规化受测计算机断层影像对位到一对照组平均值计算机断层影像，以得出一第二正规化受测计算机断层影像；
平滑化该第二正规化受测计算机断层影像，以得出一平滑化的第二正规化受测计算机断层影像；以及
基于该平滑化的第二正规化受测计算机断层影像与复数对照组计算机断层影像，进行分析以得出一标准分数图谱。


2.如权利要求1所述的基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统，其特征在于，该处理器存取并执行该至少一指令以：
将该些对照者计算机断层影像进行平均值及标准差运算，以得出该对照组平均值计算机断层影像。


3.如权利要求1所述的基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统，其特征在于，该处理器存取并执行该至少一指令以：
通过训练后的一神经网络，在该标准分数图谱中标示至少一梗塞区域。


4.如权利要求3所述的基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统，其特征在于，该处理器存取并执行该至少一指令以：
透过数据增量，将第一数量的影像分割成第二数量的影像，供该神经网络进行深度学习的训练，以得出能够将该第二数量的影像分类出有梗塞及无梗塞的训练后的该神经网络。


...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭徐钧，陈右纬，杨景聿，蔡章仁，王国伟，郭叶璘，
申请(专利权)人：中央大学，张焕祯，台北医学大学，
类型：发明
国别省市：中国台湾;71