【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及圖像處理，具體涉及基于mri影像的糖尿病患者認(rèn)知功能阻礙檢測(cè)方法。
技術(shù)介紹
1、糖尿病不僅影響患者的血糖代謝，還與認(rèn)知功能障礙密切相關(guān)。認(rèn)知功能障礙包括記憶力下降、注意力不集中、執(zhí)行功能受損等癥狀，這些癥狀嚴(yán)重影響患者的生活質(zhì)量。由于mri（磁共振成像）技術(shù)能夠提供高分辨率的大腦結(jié)構(gòu)和功能圖像，因此通常情況下會(huì)根據(jù)糖尿病患者腦部的mri影像，檢測(cè)糖尿病患者的認(rèn)知功能。
2、而在采集患者腦部的mri影像時(shí)，由于成像系統(tǒng)的電子設(shè)備中電子的熱運(yùn)動(dòng)會(huì)產(chǎn)生熱噪聲，因此需要對(duì)mri影像進(jìn)行去噪處理，但傳統(tǒng)的以非局部均值濾波算法對(duì)mri影像進(jìn)行去噪時(shí)，非局部均值濾波算法中的平滑參數(shù)是固定的，而在mri影像中不同像素點(diǎn)的包含的細(xì)節(jié)特征不同，若以固定的平滑參數(shù)對(duì)mri影像進(jìn)行濾波去噪，則會(huì)導(dǎo)致去噪后的mri影像丟失部分細(xì)節(jié)特征，進(jìn)而無法準(zhǔn)確的獲取mri影像中的白質(zhì)與灰質(zhì)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)提供基于mri影像的糖尿病患者認(rèn)知功能阻礙檢測(cè)方法，以解決現(xiàn)有的問題：若簡(jiǎn)單地通過非局部均值濾波算法對(duì)mri影像進(jìn)行去噪時(shí)，則會(huì)導(dǎo)致去噪后的mri影像丟失部分細(xì)節(jié)特征。
2、本專利技術(shù)的基于mri影像的糖尿病患者認(rèn)知功能阻礙檢測(cè)方法采用如下技術(shù)方案：
3、包括以下步驟：
4、獲取患者腦部的mri影像，所述mri影像包含t1加權(quán)圖像與t2加權(quán)圖像；
5、根據(jù)t1加權(quán)圖像與t2加權(quán)圖像中像素點(diǎn)的位置，獲取腦部像素點(diǎn)；根據(jù)腦部像素點(diǎn)在
6、根據(jù)t1加權(quán)圖像以及t2加權(quán)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)與周圍像素點(diǎn)之間的差異，獲取t1加權(quán)圖像以及t2加權(quán)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的組織表現(xiàn)度；
7、根據(jù)腦部像素點(diǎn)在t1加權(quán)圖像與t2加權(quán)圖像中對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)，獲取腦部像素點(diǎn)的兩個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的一維像素點(diǎn)序列；根據(jù)腦部像素點(diǎn)的兩個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的一維像素點(diǎn)序列，結(jié)合t1加權(quán)圖像以及t2加權(quán)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的組織表現(xiàn)度，獲取腦部像素點(diǎn)的邊緣特征；
8、根據(jù)腦部像素點(diǎn)的邊緣特征以及腦部像素點(diǎn)為腦質(zhì)像素點(diǎn)的可能性，獲取腦部像素點(diǎn)的重要程度；根據(jù)腦部像素點(diǎn)的重要程度，為腦部像素點(diǎn)在t1加權(quán)圖像與t2加權(quán)圖像中對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)賦予平滑參數(shù)，并對(duì)t1加權(quán)圖像與t2加權(quán)圖像進(jìn)行去噪；
9、所述為腦部像素點(diǎn)在t1加權(quán)圖像與t2加權(quán)圖像中對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)賦予平滑參數(shù)，并對(duì)t1加權(quán)圖像與t2加權(quán)圖像進(jìn)行去噪，包括的具體方法為：
10、預(yù)設(shè)一個(gè)初始平滑參數(shù)；對(duì)于任意腦部像素點(diǎn)，將所述腦部像素點(diǎn)的重要程度的反比例歸一化結(jié)果，與初始平滑參數(shù)的積，作為腦部像素點(diǎn)的對(duì)應(yīng)點(diǎn)的平滑參數(shù)；
11、獲取t1加權(quán)圖像與t2加權(quán)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的平滑參數(shù)，最后利用非局部均值濾波算法，以及t1加權(quán)圖像與t2加權(quán)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的平滑參數(shù)，對(duì)t1加權(quán)圖像與t2加權(quán)圖像進(jìn)行去噪。
12、優(yōu)選的，所述獲取腦部像素點(diǎn)，包括的具體方法為：
13、將t1加權(quán)圖像與t2加權(quán)圖像中坐標(biāo)位置相同的像素點(diǎn)記為同一腦部像素點(diǎn)，得到若干腦部像素點(diǎn)。
14、優(yōu)選的，所述對(duì)腦部像素點(diǎn)進(jìn)行聚類得到若干簇類，包括的具體方法為：
15、以腦部像素點(diǎn)在t1加權(quán)圖像中的灰度值為橫坐標(biāo)，在t2加權(quán)圖像中的灰度值為縱坐標(biāo)，構(gòu)建一個(gè)聚類空間；將所有腦部像素點(diǎn)置入聚類空間中，距離度量采用不同腦部像素點(diǎn)在聚類空間中的歐式距離，并利用k-means聚類算法，將聚類空間中所有的腦部像素點(diǎn)聚成若干個(gè)簇類。
16、優(yōu)選的，所述獲取腦部像素點(diǎn)為腦質(zhì)像素點(diǎn)的可能性，包括的具體方法為：
17、對(duì)于任意簇類中的任意腦部像素點(diǎn)，獲取所述腦部像素點(diǎn)與簇類中心之間的距離，結(jié)合腦部像素點(diǎn)在t1加權(quán)圖像與t2加權(quán)圖像中的灰度值，獲取腦部像素點(diǎn)為腦質(zhì)像素點(diǎn)的可能性，其具體的計(jì)算公式為：
18、
19、式中，表示腦部像素點(diǎn)為腦質(zhì)像素點(diǎn)的可能性；表示腦部像素點(diǎn)與簇類中心之間的距離；表示腦部像素點(diǎn)在t1加權(quán)圖像中的灰度值；表示腦部像素點(diǎn)在t2加權(quán)圖像中的灰度值；表示取絕對(duì)值函數(shù)；表示以自然常數(shù)為底數(shù)的指數(shù)函數(shù)。
20、優(yōu)選的，所述獲取t1加權(quán)圖像以及t2加權(quán)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的組織表現(xiàn)度，包括的具體方法為：
21、對(duì)于t1加權(quán)圖像或t2加權(quán)圖像中的任意像素點(diǎn)，以所述像素點(diǎn)為中心構(gòu)建一個(gè)大小的局部窗口，記為所述像素點(diǎn)的局部窗口；根據(jù)所述像素點(diǎn)的局部窗口中每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值，獲取所述像素點(diǎn)的組織表現(xiàn)度。
22、優(yōu)選的，所述獲取所述像素點(diǎn)的組織表現(xiàn)度的具體計(jì)算公式為：
23、
24、式中，表示第個(gè)像素點(diǎn)的組織表現(xiàn)度；表示第個(gè)像素點(diǎn)的局部窗口中所有像素點(diǎn)的灰度均值；表示在第個(gè)像素點(diǎn)的局部窗口中，除中心像素點(diǎn)外所有像素點(diǎn)的灰度均值；表示在第個(gè)像素點(diǎn)的局部窗口中，除第個(gè)像素點(diǎn)外所有像素點(diǎn)的灰度均值；表示第個(gè)像素點(diǎn)的灰度值；表示第個(gè)像素點(diǎn)的局部窗口中第個(gè)像素點(diǎn)的灰度值；表示第個(gè)像素點(diǎn)的局部窗口中第個(gè)像素點(diǎn)的灰度值；表示第個(gè)像素點(diǎn)的局部窗口中像素點(diǎn)的數(shù)量；表示取絕對(duì)值函數(shù)；表示對(duì)第個(gè)像素點(diǎn)的局部窗口中所有像素點(diǎn)進(jìn)行遍歷并取最大值；表示以自然常數(shù)為底數(shù)的指數(shù)函數(shù)。
25、優(yōu)選的，所述獲取腦部像素點(diǎn)的兩個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的一維像素點(diǎn)序列，包括的具體方法為：
26、對(duì)于任意腦部像素點(diǎn)，將所述腦部像素點(diǎn)在t1加權(quán)圖像與t2加權(quán)圖像中對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)記為腦部像素點(diǎn)的對(duì)應(yīng)點(diǎn)；分別獲取兩個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的局部窗口，并利用蛇形掃描法，分別掃描兩個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的局部窗口，得到所述腦部像素點(diǎn)的兩個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的一維像素點(diǎn)序列。
27、優(yōu)選的，所述獲取腦部像素點(diǎn)的邊緣特征，包括的具體方法為：
28、對(duì)于任意腦部像素點(diǎn)，根據(jù)所述腦部像素點(diǎn)的兩個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的一維像素點(diǎn)序列，以及腦部像素點(diǎn)的兩個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的一維像素點(diǎn)序列中每個(gè)像素點(diǎn)的組織表現(xiàn)度，獲取所述腦部像素點(diǎn)的邊緣特征，其具體的計(jì)算公式為：
29、
30、式中，表示腦部像素點(diǎn)的邊緣特征；表示腦部像素點(diǎn)的對(duì)應(yīng)點(diǎn)的一維像素點(diǎn)序列中像素點(diǎn)的數(shù)量；表示腦部像素點(diǎn)的第1個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的一維像素點(diǎn)序列中第個(gè)像素點(diǎn)的灰度值；表示腦部像素點(diǎn)的第1個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的一維像素點(diǎn)序列中所有像素點(diǎn)的灰度均值；表示腦部像素點(diǎn)的第1個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的一維像素點(diǎn)序列中第個(gè)像素點(diǎn)的組織表現(xiàn)度；表示腦部像素點(diǎn)的第2個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的一維像素點(diǎn)序列中第個(gè)像素點(diǎn)的灰度值；表示腦部像素點(diǎn)的第2個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的一維像素點(diǎn)序列中所有像素點(diǎn)的灰度均值；表示腦部像素點(diǎn)的第2個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的一維像素點(diǎn)序列中第個(gè)像素點(diǎn)的組織表現(xiàn)度；表示腦部像素點(diǎn)的第1個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的一維像素點(diǎn)序列中所有像素點(diǎn)的灰度的標(biāo)準(zhǔn)差；表示腦部像素點(diǎn)的第2個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的一維像素點(diǎn)序列中所有像素點(diǎn)的灰度的標(biāo)準(zhǔn)差；表示取絕對(duì)值本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.基于MRI影像的糖尿病患者認(rèn)知功能阻礙檢測(cè)方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于MRI影像的糖尿病患者認(rèn)知功能阻礙檢測(cè)方法，其特征在于，所述獲取腦部像素點(diǎn)，包括的具體方法為：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于MRI影像的糖尿病患者認(rèn)知功能阻礙檢測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)腦部像素點(diǎn)進(jìn)行聚類得到若干簇類，包括的具體方法為：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于MRI影像的糖尿病患者認(rèn)知功能阻礙檢測(cè)方法，其特征在于，所述獲取腦部像素點(diǎn)為腦質(zhì)像素點(diǎn)的可能性，包括的具體方法為：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于MRI影像的糖尿病患者認(rèn)知功能阻礙檢測(cè)方法，其特征在于，所述獲取T1加權(quán)圖像以及T2加權(quán)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的組織表現(xiàn)度，包括的具體方法為：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述基于MRI影像的糖尿病患者認(rèn)知功能阻礙檢測(cè)方法，其特征在于，所述獲取所述像素點(diǎn)的組織表現(xiàn)度的具體計(jì)算公式為：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于MRI影像的糖尿病患者認(rèn)知功能阻礙檢測(cè)方法，其特征在于，所述獲取腦部像素點(diǎn)的兩個(gè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的一維像素點(diǎn)序列，包括的
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于MRI影像的糖尿病患者認(rèn)知功能阻礙檢測(cè)方法，其特征在于，所述獲取腦部像素點(diǎn)的邊緣特征，包括的具體方法為：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于MRI影像的糖尿病患者認(rèn)知功能阻礙檢測(cè)方法，其特征在于，所述獲取腦部像素點(diǎn)的重要程度，包括的具體方法為：
...【技術(shù)特征摘要】
1.基于mri影像的糖尿病患者認(rèn)知功能阻礙檢測(cè)方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于mri影像的糖尿病患者認(rèn)知功能阻礙檢測(cè)方法，其特征在于，所述獲取腦部像素點(diǎn)，包括的具體方法為：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于mri影像的糖尿病患者認(rèn)知功能阻礙檢測(cè)方法，其特征在于，所述對(duì)腦部像素點(diǎn)進(jìn)行聚類得到若干簇類，包括的具體方法為：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于mri影像的糖尿病患者認(rèn)知功能阻礙檢測(cè)方法，其特征在于，所述獲取腦部像素點(diǎn)為腦質(zhì)像素點(diǎn)的可能性，包括的具體方法為：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于mri影像的糖尿病患者認(rèn)知功能阻礙檢測(cè)方法，其特征在于，所述獲取t1加權(quán)圖像以及t2...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：陳偉銘，許建梅，郭華峰，王移飛，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：陜西省中醫(yī)醫(yī)院，
類型：發(fā)明
國別省市：
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