【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于磁共振圖像(mri)處理領域，具體涉及ivim和dki聯合模型多b值擴散加權的mri圖像處理方法。
技術介紹
1、目前，體素內不相干運動(ivim)和擴散峰度成像(dki)模型序列需分別單獨采集或一次采集后，通過第三方軟件將特定b值的擴散加權圖像提取出來，在mri(磁共振成像)工作站上通過供應商提供的軟件分析，或者用開源的軟件進行離線分析(如德國癌癥研究中心開源軟件mitkdiffusion)。主要缺點有流程繁瑣費時、擬合效果不理想、分次采集和勾畫roi(region?of?interest，感興趣區域)帶來誤差等，為此提出ivim和dki聯合模型多b值擴散加權的mri圖像處理方法。
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術的目的在于提供ivim和dki聯合模型多b值擴散加權的mri圖像處理方法，解決了現有技術中的問題。
2、本專利技術的目的可以通過以下技術方案實現：
3、一種聯合ivim和dki模型的多b值擴散加權的mri圖像處理方法，包括以下步驟：
4、通過多b值擴散加權序列采集得到體部人體組織圖像，并通過ivim和dki聯合模型擬合得到：真擴散系數分布圖、偽擴散系數分布圖、灌注分數分布圖和擴散峰度圖；
5、在表觀擴散系數圖像上勾畫roi區域；
6、基于所勾畫的roi，在真擴散系數分布圖、偽擴散系數分布圖、灌注分數分布圖和擴散峰度圖上分別將病變及周邊區域分割出來，并計算病變及周邊環境的體素內不相干
7、進一步地，通過多b值擴散加權序列采集得到人體組織器官圖像時，需選取3-13個不同的b值，其中包括多個小于200s/mm2的b值。
8、進一步地，通過多b值擴散加權序列采集得到人體組織圖像的步驟為：
9、1)擴散加權成像執行序列為單次激發自旋-平面回波序列，設定體部采集參數；
10、2)體部采用單極梯度模式，3或4次掃描示蹤，擴散敏感梯度施加方向數為3或4；
11、3)使用單極梯度時需要和動態場校準配合使用。
12、進一步地，ivim和dki聯合模型的擬合公式為：
13、
14、式中，s為信號強度，s0為b＝0時信號強度，f為灌注分數，d*為偽擴散系數，d為真擴散系數，k為擴散峰度系數。
15、進一步地，通過3d-slicer或itk-snap軟件在表觀擴散系數圖像上勾畫roi。
16、進一步地，所述體素內不相干運動和擴散峰度成像參數包括：偽擴散系數、真擴散系數、灌注分數和峰度系數。
17、ivim和dki聯合模型多b值擴散加權的mri圖像處理系統，包括：
18、圖像采集和處理模塊：通過多b值擴散加權序列采集得到人體組織圖像，并通過ivim和dki聯合模型擬合得到：真擴散系數分布圖、灌注分數分布圖、偽擴散系數分布圖和擴散峰度圖；
19、roi勾畫模塊：在表觀擴散系數圖像上勾畫roi區域；
20、以及，圖像分割模塊：基于所勾畫的roi，在真擴散系數分布圖、偽擴散系數分布圖、灌注分數分布圖和擴散峰度圖上分別分割病變及周邊區域，并計算病變及周邊環境的體素內不相干運動和擴散峰度成像參數。
21、一種計算機存儲介質，存儲有可讀程序，當程序運行時，能夠執行上述的ivim和dki聯合模型多b值擴散加權的mri圖像處理方法。
22、一種電子設備，包括：處理器、存儲器、通信接口和通信總線，所述處理器、所述存儲器和所述通信接口通過所述通信總線完成相互間的通信；
23、所述存儲器用于存放至少一條可執行指令，所述可執行指令使所述處理器執行上述的ivim和dki聯合模型多b值擴散加權的mri圖像處理方法對應的操作。
24、一種計算機程序產品，包括計算機指令，所述計算機指令指示計算設備執行上述的ivim和dki聯合模型多b值擴散加權的mri圖像處理方法對應的操作。
25、本專利技術的有益效果：
26、1、本專利技術的圖像處理方法自動高效完成ivim和dki聯合模型的擬合與分割，并對dki參數施加約束，簡化了ivim和dki數據處理流程，同時避免了ivim和dki圖像分次采集和勾畫roi帶來的誤差。
27、2、本專利技術通過ivim和dki聯合模型計算得到的灌注、擴散及峰度系數等相關參數，術前無創預測mvi和who病理分級，對指導臨床做出合理診療策略具有重要意義，有助于臨床醫生為適宜手術的病人確定最佳切緣寬度，可能是評估腫瘤生物學特征的重要補充。
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1.IVIM和DKI聯合模型多b值擴散加權的MRI圖像處理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的IVIM和DKI聯合模型多b值擴散加權的MRI圖像處理方法，其特征在于，通過多b值擴散加權序列采集得到人體組織器官圖像時，需選取3-13個不同的b值，其中包括多個小于200s/mm2的b值。
3.根據權利要求2所述的IVIM和DKI聯合模型多b值擴散加權的MRI圖像處理方法，其特征在于，通過多b值擴散加權序列采集得到人體組織圖像的步驟為：
4.根據權利要求1所述的IVIM和DKI聯合模型多b值擴散加權的MRI圖像處理方法，其特征在于，IVIM和DKI聯合模型的擬合公式為：
5.根據權利要求1所述的IVIM和DKI聯合模型多b值擴散加權的MRI圖像處理方法，其特征在于，通過3D-Slicer或ITK-SNAP軟件在表觀擴散系數圖像上勾畫ROI。
6.根據權利要求1所述的IVIM和DKI聯合模型多b值擴散加權的MRI圖像處理方法，其特征在于，所述體素內不相干運動和擴散峰度成像參數包括：偽擴散系數、真擴散系數、灌
7.IVIM和DKI聯合模型多b值擴散加權的MRI圖像處理系統，其特征在于，包括：
8.一種計算機存儲介質，存儲有可讀程序，其特征在于，當程序運行時，能夠執行權利要求1-6任一項所述的IVIM和DKI聯合模型多b值擴散加權的MRI圖像處理方法。
9.一種電子設備，其特征在于，包括：處理器、存儲器、通信接口和通信總線，所述處理器、所述存儲器和所述通信接口通過所述通信總線完成相互間的通信；
10.一種計算機程序產品，包括計算機指令，其特征在于，所述計算機指令指示計算設備執行如權利要求1-6中任一所述的IVIM和DKI聯合模型多b值擴散加權的MRI圖像處理方法對應的操作。
...【技術特征摘要】
1.ivim和dki聯合模型多b值擴散加權的mri圖像處理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的ivim和dki聯合模型多b值擴散加權的mri圖像處理方法，其特征在于，通過多b值擴散加權序列采集得到人體組織器官圖像時，需選取3-13個不同的b值，其中包括多個小于200s/mm2的b值。
3.根據權利要求2所述的ivim和dki聯合模型多b值擴散加權的mri圖像處理方法，其特征在于，通過多b值擴散加權序列采集得到人體組織圖像的步驟為：
4.根據權利要求1所述的ivim和dki聯合模型多b值擴散加權的mri圖像處理方法，其特征在于，ivim和dki聯合模型的擬合公式為：
5.根據權利要求1所述的ivim和dki聯合模型多b值擴散加權的mri圖像處理方法，其特征在于，通過3d-slicer或itk-snap軟件在表觀擴散系數圖像上勾畫roi。
【專利技術屬性】
技術研發人員：江安紅，江美禎，任煜軒，
申請(專利權)人：安徽醫科大學第二附屬醫院，
類型：發明
國別省市：
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