一种优化的磁共振灌注成像图像中血容量量化方法技术

本发明专利技术涉及一种优化的磁共振灌注成像图像中血容量量化方法，技术特征在于：在磁共振灌注成像图像的颅内主中央动脉选取具有典型双峰形状的动脉输入函数。将造影剂浓度时间序列信号与动脉输入函数做去卷积运算，得到具有近似单峰形状的残余函数。利用ｇａｍｍａ函数拟合所选取的动脉输入函数，得到动脉输入函数的首次通过。将拟合得到的动脉输入函数的首次通过与残余函数做卷积运算，从而重建出初始时间－显影剂浓度曲线中的首次通过分量。利用重建的首次分量来量化血容量，抑制量化误差。本发明专利技术将上述首次通过重建算法与造影剂渗漏效应矫正算法相结合，进一步抑制血容量量化误差。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及，是一种减小在利用灌注核磁共振成像量化血容量中因造影剂渗漏效应及血液循环所带来的量化误差的方法。属于磁共振灌注成像中血容量的医学图像处理。
技术介绍
现代医学影像学已不满足于对病变形态变化的研究，而向反映组织和器官生理与病理变化甚至功能成像方面发展。脑核磁共振灌注成像是脑功能成像方法之一，它通过研究脑组织的血流灌注状态以及组织血管化程度来获取微循环信息从而揭示肿瘤的生物学行为及预后情况。因此灌注成像在脑部肿瘤的诊断、鉴别诊断、疗效评价及判断预后中发挥主要作用。局部血容量rCBV是灌注成像中一个简便而有效的分析参数，它反映了脑肿瘤微血管指标，与组织学上血管紧密度及肿瘤分级具有显著相关性。然而，rCBV的量化正比于血液首次通过所致的时间-造影剂浓度曲线的积分。二次及后续的多次通过将会带来显著的过估计误差。另一方面，造影剂经血管渗漏而产生的附加T2*顺磁效应使得上述误差进一步放大。 近些年来研究学者已经提出一些旨在去除血液循环引起的rCBV量化误差的方法，但仍存在很多问题。方法1人为的在时间-造影剂浓度曲线中选取固定的截断点，仅对时间-造影剂浓度曲线进行部分积分。其特点在于实现简单，无需附加计算。缺点在于截断的时间-造影剂浓度曲线无法反映其真实形状。且由于延迟及通过时间差异的存在，使得选取的截断点无法适用于图像中所有的像素点；方法2基于独立成分分析ICA的方法。该方法利用ICA将时间-造影剂浓度分解为首次通过，二次及多次通过的组合，以及噪声分量。其缺点在于需要人工的干预来确定哪一部分是首次通过分量，无法适用于自动的计算整幅图像像素的血容量；方法3利用gamma函数拟合时间-造影剂浓度曲线，得到其首次通过分量。该方法对图像质量要求较高，适用于血容量较大、信噪比较高的图像区域。缺点在于在血容量较低的区域，信噪比降低，拟合误差较大。
技术实现思路
要解决的技术问题 为了避免现有技术的不足之处，本专利技术提出，提出一种用于磁共振灌注成像图像中重建时间-造影剂浓度曲线中首次通过分量的方法，并与造影剂渗漏效应矫正算法相结合，以达到有效抑制rCBV量化中的误差的目的。 本专利技术的思想在于血液循环将会在时间-造影剂浓度曲线中形成多峰，传统的动脉输入函数为单峰的gamma函数。时间-造影剂浓度曲线与动脉输入函数做去卷积运算后，得到的残余函数中存在多峰。不同与传统的动脉输入函数选取方法，本专利技术在磁共振灌注成像图像中颅内主中央动脉选取具有典型双峰形状的动脉输入函数。将造影剂浓度时间序列信号与动脉输入函数做去卷积运算，得到具有近似单峰形状的残余函数。利用gamma函数拟合所选取的动脉输入函数，得到动脉输入函数的首次通过。将拟合得到的动脉输入函数的首次通过与残余函数做卷积运算，从而重建出初始时间-显影剂浓度曲线中的首次通过分量。利用重建的首次分量来量化血容量，抑制量化误差。同时，造影剂泄漏效应在脑肿瘤磁共振灌注成像中一个不可避免的因素，而造影剂渗漏将在颅内组织中带来附加的顺次效应，带来血容量的过估计。本专利技术将上述首次通过重建算法与造影剂渗漏效应矫正算法相结合，进一步抑制磁共振灌注成像图像中的处理中血容量量化误差。 技术方案 ，其特征在于步骤如下 步骤1根据将图像中三维像素的时间-灰度信号曲线转换为时间-造影剂浓度曲线，其中(x，y，z)为三维像素在图像矩阵中的索引值，C(x，y，z，t)为索引值(x，y，z)处三维像素的时间-造影剂浓度曲线，TE为磁共振灌注成像图像的回波时间，S(x，y，z，t)为索引值(x，y，z)处三维像素的时间-灰度信号曲线，S0(x，y，z)为造影剂到达之前索引值(x，y，z)处三维像素的基准灰度值，ln(·)为对数运算符；所述的基准灰度值为该像素时间-灰度信号曲线中造影剂达到之前的时间点的均值； 步骤2根据造影剂渗漏效应矫正算法，矫正三维像素的时间-造影剂浓度曲线中因造影剂渗漏效应带来的附加顺磁效应，得到矫正后的时间-造影剂浓度曲线Ccorr(t)； 步骤3在图像中脑主中央动脉邻域选取一个像素，将该像素的时间-造影剂浓度曲线作为动脉输入函数f(t)；所述选取像素的时间-造影剂浓度曲线具有典型双峰形状； 步骤4采用标准奇异值分解算法，以步骤3得到的f(t)为输入函数，对步骤2得到的Ccorr(t)做去卷积运算，得到残余函数R(t)； 步骤5采用gamma函数以非线性最小二乘算法拟合步骤3中得到的动脉输入函数f(t)，得到f(t)的首次通过f1(t)； 步骤6将步骤5中得到的f1(t)与步骤4中得到的R(t)做卷积运算以重建步骤2中的Ccorr(t)的首次通过分量C1(t)； 步骤7根据利用步骤6中得到的C1(t)来量化该像素点处的局部血容量rCBV，其中rCBV为局部血容量，t0为造影剂到达时刻，τ为积分常数。 步骤2中的造影剂泄漏效应校正算法采用文献“Boxerman，J.L.，K.M.Schmainda，and R.M.Weisskoff，Relative cerebral blood volume maps corrected for contrastagent extravasation significantly correlate with glioma tumor grade，whereasuncorrected maps do not.AJNR Am J Neuroradiol，2006.27(4)p.859-67.”中公布的算法。 有益效果 本专利技术提出的，首先，随着磁共振成像设备的不断更新，获取的灌注成像数据的信噪比越来越高。信噪比的提高有效的提高去卷积运算的精度，从而提高重建时间-造影剂浓度曲线的首次通过分量的精度。其次，动脉输入函数与普通像素点的时间-造影剂浓度曲线相比，具有更高的信噪比，利用gamma函数拟合动脉输入函数，在准确的反映动脉输入函数的真实形状的同时，有效的提取其首次通过分量。最后，与造影剂渗漏效应矫正算法相结合，更近一步抑制血容量量化误差。 本专利技术相对于其它方法具有以下优点1、重建的时间-造影剂浓度的首次通过更接近其真实形状，使得rCBV的量化更加接近真实值；2、与造影剂渗漏效应矫正算法相结合，有效的抑制rCBV的过估计。 附图说明 图1本专利技术方法的基本流程图。 图2模拟的时间-造影剂浓度曲线、其首次通过以及重建的首次通过示例。 图3血容量的量化值与真实值之间的变化关系。 图4两张同一位脑胶质细胞瘤患者手术后的两次对比度增强结构扫描的磁共振灌注成像图。 图5有无误差抑制的血容量图对比 (a)无误差抑制的血容量图； (b)利用本专利技术方法所计算的血容量图。 具体实施例方式 现结合实施例、附图对本专利技术作进一步描述 本实施例中首先将灌注成像中三维像素的时间-灰度曲线转换为时间-造影剂浓度曲线。然后，利用造影剂渗漏矫正算法去除时间-造影剂浓度曲线中的造影剂渗漏效应。其次，在颅内主中央动脉邻域选取具有典型双峰形状的动脉输入函数，将所得的动脉输入函数输入函数，对前一步所得的时间-造影剂浓度曲线做去卷积运算，得到具有近似单峰形状的残余函数。再次，利用gamma函数拟合所选取的动脉输入函数，得到其首本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种优化的磁共振灌注成像图像中血容量量化方法，其特征在于步骤如下：步骤１：根据Ｃ（ｘ，ｙ，ｚ，ｔ）＝－１／ＴＥｌｎ（Ｓ（ｘ，ｙ，ｚ，ｔ）／Ｓ↓［０］（ｘ，ｙ，ｚ）），将图像中三维像素的时间－灰度信号曲线转换为时间－造影剂浓度曲线，其中：（ｘ，ｙ，ｚ）为三维像素在图像矩阵中的索引值，Ｃ（ｘ，ｙ，ｚ，ｔ）为索引值（ｘ，ｙ，ｚ）处三维像素的时间－造影剂浓度曲线，ＴＥ为磁共振灌注成像图像的回波时间，Ｓ（ｘ，ｙ，ｚ，ｔ）为索引值（ｘ，ｙ，ｚ）处三维像素的时间－灰度信号曲线，Ｓ↓［０］（ｘ，ｙ，ｚ）为造影剂到达之前索引值（ｘ，ｙ，ｚ）处三维像素的基准灰度值，ｌｎ（.）为对数运算符；所述的基准灰度值为该像素时间－灰度信号曲线中造影剂达到之前的时间点的均值；步骤２：根据造影剂渗漏效应矫正算法，矫正三维像素的时间－造影剂浓度曲线中因造影剂渗漏效应带来的附加顺磁效应，得到矫正后的时间－造影剂浓度曲线Ｃ↓［ｃｏｒｒ］（ｔ）；步骤３：在图像中脑主中央动脉邻域选取一个像素，将该像素的时间－造影剂浓度曲线作为动脉输入函数ｆ（ｔ）；所述选取像素的时间－造影剂浓度曲线具有典型双峰形状；步骤４：采用标准奇异值分解算法，以步骤３得到的ｆ（ｔ）为输入函数，对步骤２得到的Ｃ↓［ｃｏｒｒ］（ｔ）做去卷积运算，得到残余函数Ｒ（ｔ）；步骤５：采用ｇａｍｍａ函数以非线性最小二乘算法拟合步骤３中得到的动脉输入函数ｆ（ｔ），得到ｆ（ｔ）的首次通过ｆ↓［１］（ｔ）；步骤６：将步骤５中得到的ｆ↓［１］（ｔ）与步骤４中得到的Ｒ（ｔ）做卷积运算以重建步骤２中的Ｃ↓［ｃｏｒｒ］（ｔ）的首次通过分量Ｃ↓［１］（ｔ）；步骤７：根据ｒＣＢＶ∝∫↓［０］↑［ｔ］Ｃ↓［１］（τ）ｄτ，利用步骤６中得到的Ｃ↓［１］（ｔ）来量化该像素点处的局部血容量ｒＣＢＶ，其中ｒＣＢＶ为局部血容量，ｔ↓［０］为造影剂到达时刻，τ为积分常数。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：郭雷，胡新韬，张拓，聂晶鑫，李刚，刘天明，李凯明，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：87[中国|西安]