一种基于核磁共振图像的脑血管硬化检测方法技术

本发明专利技术提供一种基于核磁共振图像的脑血管硬化检测方法，涉及医学影像处理技术领域，具体包括以下步骤：S1：获取检测对象的脑血管图像，并对脑血管图像进行预处理；S2：基于FMM

【技术实现步骤摘要】
一种基于核磁共振图像的脑血管硬化检测方法


[0001]本专利技术涉及医学影像处理
，具体涉及一种基于核磁共振图像的脑血管硬化检测方法。

技术介绍

[0002]脑卒中已成为世界范围内第二大致残或致命的疾病，其主要成因为脑动脉瘤、动静脉畸形等严重的脑血管疾病。根据世界卫生组织相关统计，全世界每年有1500万人中风，其中500万人死亡，另有500万人终身残疾。由此可见，针对脑血管疾病的早期诊断、安全治疗以及术后康复检查等方面的工作已刻不容缓。
[0003]近些年，随着医学影像技术与计算机辅助诊断技术的飞速发展，磁共振血管造影(Magnetic Resonance Angiography，MRA)等技术在脑血管疾病的临床诊断和治疗中被普遍采用。在临床诊断中，医生从图像中获取的脑血管中心线信息，可以在脑血管疾病的治疗上起到良好的协助作用。因此面向MRA图像的脑血管中心线提取技术成为医学图像处理领域的核心问题之一。由于人们常常是对心脏冠脉血管和视网膜血管进行研究，然而对于脑血管的研究少之又少。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于核磁共振图像的脑血管硬化检测方法，通过分析处理三维时间飞跃磁共振血管图像，为医务人员诊断脑血管硬化提供参考。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
[0006]一种基于核磁共振图像的脑血管硬化检测方法，包括以下步骤：
[0007]S1：获取检测对象的脑血管图像，并对脑血管图像进行预处理；
[0008]S2：基于FMM
‑
MRF脑血管分割模型，提取脑血管特征分割图；
[0009]S3：获取脑血管中心线；
[0010]S4：根据血管中心线计算得到血管直径分布图；
[0011]S5：计算血管狭窄程度，并根据脑血管狭窄测量标准评估脑血管硬化程度。
[0012]进一步的，所述S1中脑血管图像通过三维时间飞跃磁共振血管成像(3D
‑
TOF
‑
MRA)技术获取。
[0013]进一步的，所述S1中预处理具体包括以下步骤：
[0014]S11：对三维时间飞跃磁共振血管图像进行偏置场修正；
[0015]S12：去除脑血管图像中的颅骨结构；
[0016]S13：将去除颅骨的血管图像输入基于Hessian矩阵特征值的多尺度滤波器，得到增强后的血管特征图。
[0017]进一步的，所述S2具体包括以下子步骤：
[0018]S21：采用K
‑
means聚类方法获取有限混合模型的初始参数；
[0019]S22：采用最大期望算法对有限混合模型的初始参数进行更新优化，进而建立有限
混合模型；
[0020]S23：将脑血管图像输入有限混合模型得到血管分割结果；
[0021]S24：血管分割结果作为马尔可夫随机场统计过程中的初始标记场，结合血管特征图进一步优化分割结果。
[0022]进一步的，所述S3具体包括以下子步骤：
[0023]S31：通过细化算法获取脑血管骨架线；
[0024]S32：提取脑血管骨架线血管分支点集；
[0025]S33：根据局部边缘距离场进行多分支点加权平均，将多个血管分支点合并为一个分支点，进而优化脑血管骨架线；
[0026]S34：通过优化后的脑血管骨架线转化为脑血管中心线。
[0027]进一步的，所述S4具体包括以下子步骤：
[0028]S41：提取脑血管中心线的每一点；
[0029]S42：采用基于MoM评价模型的跟踪算法测量每一点的直径值。
[0030]进一步的，所述S42具体包括以下子步骤：
[0031]S421：计算感兴趣区域的每一中心点的血管方向；
[0032]S422：获取垂直于每一中心点的血管方向的左右边缘点；
[0033]S423：计算左右边缘点距中心点的距离，即中心点所在血管半径；
[0034]S424：根据血管半径构建脑血管直径分布图。
[0035]进一步的，所述S5具体包括：
[0036]S51：根据脑血管直径分布图获取颅内动脉管径和残存血管最小管径；
[0037]S52：按照下列公式计算狭窄程度：
[0038]脑血管狭窄程度＝(颅内动脉管径
‑
残存血管最小管径)/颅内动脉管径
×
100％；
[0039]S53：参照北美症状性动脉内膜切除术研究协助组制定的脑血管狭窄测量标准，评估脑血管硬化程度。
[0040]本专利技术的有益效果：
[0041](1)本专利技术通过对三维时间飞跃磁共振血管图像进行预处理，并且采用多尺度滤波器增强血管目标，能够能加精确的提取目标血管的中心线，同时抑制非血管结构的干扰，有效地去除部分噪声干扰；
[0042](2)本专利技术通过颅骨剔除技术和脑血管特征分割来精简感兴趣区域；由于血管的颅内容积小，传统EM算法对FMM参数估计过程是有偏的，由此提出基于血管知识的EM算法；将多尺度血管增强结果与FMM中血管容积估计权值相结合，进一步得到具有概率意义的血管特征图，并将其嵌入到MRF过程，构建了双能量约束的MRF血管优化过程，在分割精度和鲁棒性上相对传统统计模型明显提高。
[0043](3)本专利技术针对中心线提取与介入路径规划：在细化算法得到骨架线的基础上，结合边缘距离场解决了分支点不唯一问题，得到精确的脑血管中心线；
[0044](4)本专利技术通过图像处理得到的脑血管中心线，进一步计算血管直径，为医务人员诊断脑血管硬化提供可靠数据支持。
附图说明
[0045]图1为本专利技术的整体方案流程图；
[0046]图2为本专利技术的S1步骤流程图；
[0047]图3为本专利技术的S2步骤流程图；
[0048]图4为本专利技术的S3步骤流程图；
[0049]图5为本专利技术的S4步骤流程图；
[0050]图6为本专利技术的S5步骤流程图。
具体实施方式
[0051]以下将参照附图和优选实施例来说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书中所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。应当理解，优选实施例仅为了说明本专利技术，而不是为了限制本专利技术的保护范围。
[0052]需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本专利技术的基本构想，遂图式中仅显示与本专利技术中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
[0053]如图1所示，一种基于核磁共振图像的脑血管硬化检测方法，包括以下步骤：
[0054]S1：获取检测对象的脑血管图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于核磁共振图像的脑血管硬化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取检测对象的脑血管图像，并对脑血管图像进行预处理；S2：基于FMM
‑
MRF脑血管分割模型，提取脑血管特征分割图；S3：获取脑血管中心线；S4：根据血管中心线计算得到血管直径分布图；S5：计算血管狭窄程度，并根据脑血管狭窄测量标准评估脑血管硬化程度。2.根据权利要求1所述的一种基于核磁共振图像的脑血管硬化检测方法，其特征在于，所述S1中脑血管图像通过三维时间飞跃磁共振血管成像技术获取。3.根据权利要求2所述的一种基于核磁共振图像的脑血管硬化检测方法，其特征在于，所述S1中预处理具体包括以下步骤：S11：对三维时间飞跃磁共振血管图像进行偏置场修正；S12：去除脑血管图像中的颅骨结构；S13：将去除颅骨的血管图像输入基于Hessian矩阵特征值的多尺度滤波器，得到增强后的血管特征图。4.根据权利要求3所述的一种基于核磁共振图像的脑血管硬化检测方法，其特征在于，所述S2具体包括以下子步骤：S21：采用K
‑
means聚类方法获取有限混合模型的初始参数；S22：采用最大期望算法对有限混合模型的初始参数进行更新优化，进而建立有限混合模型；S23：将脑血管图像输入有限混合模型得到血管分割结果；S24：血管分割结果作为马尔可夫随机场统计过程中的初始标记场，结合血管特征图进一步优化分割结果。5.根据权利要求1所述的一种基于核磁共...

【专利技术属性】
技术研发人员：张赣，刘旺，王清琛，李梦雅，
申请(专利权)人：四川省中医药科学院中医研究所，
类型：发明
国别省市：