專利名稱：纖維跟蹤磁共振成像的制作方法
技術領域：
本發明涉及一種從對象數據集導出定向結構的方法。
從國際申請WO 01/91639中獲知這樣的方法。
所述已知方法涉及從擴散加權磁共振圖像重建腦部纖維的圖像，所述擴散加權磁共振圖像具有不同的擴散敏化梯度組合和強度。可以以像素的形式得到所述擴散加權磁共振圖像的圖像信息。對各個像素的強度進行適配以便以3×3的擴散張量來計算六個獨立變量。然后對該擴散張量進行對角化以獲得三個特征值以及相應的三個特征向量。這些特征向量代表所討論的像素處的腦部纖維結構的局部方向。因此，所述擴散加權磁共振圖像為腦部中的各位置指定腦部纖維的局部方向。
該已知方法采用纖維跟蹤來建立腦部纖維結構。在該已知方法中采用的纖維跟蹤包括三個部分開始腦部纖維跟蹤、像素連接以及判斷纖維終止。在一個由用戶任意選擇的三維空間中開始對纖維的投影進行跟蹤，并且在依照該纖維方向(與最大特征值相關聯的特征向量)的兩個方向上延伸所述跟蹤。每當所述跟蹤經過一個像素到達下一個像素時，基于鄰近像素的纖維指向的隨機性來判斷該纖維是連續的還是已終止。
本發明的一個目的是提供一種導出定向結構的方法，該方法比已知方法要求較少的計算量。
該目的是通過根據本發明的導出定向結構的方法實現的，該方法包括以下步驟-基于空間功能信息，在多維幾何空間中選擇至少一個感興趣的區域，-在所選擇的感興趣區域中選擇各候選位置，-建立所述定向結構，這是根據-在各候選位置處的主導局部方向，以及-這些候選位置在該多維幾何空間中的相對位置。
所述對象數據集代表關于待檢查對象的定向信息。所述對象特別是待檢查的患者，并且所述檢查特別涉及患者的腦部和神經系統。舉例來說，所述定向信息涉及在腦部和神經系統中的各向異性的水分子擴散的局部方向。基于主導局部方向來從該對象數據集建立所述定向結構。當應用于患者的腦部和神經系統時，該定向結構代表軸突軌跡(axonal tracks)的組織方式并且允許對白質管道的空間體系結構進行研究。可以通過所謂的纖維跟蹤算法來建立所述定向結構。從下面的評論文章中可以獲知這些纖維跟蹤算法S.Mori和Peter C.M.van Zijl的“Fiber trackingprinciples and strategies-a technical review(纖維跟蹤原理和策略——技術評論)”，NMR Biomed.15(2002)468-480。纖維跟蹤包括通過從幾個候選位置或種子點跟隨局部主導方向來重建所述定向結構。為了避免將幾何空間中的所有位置作為候選位置的窮盡搜索，把對候選位置的選擇限制于一個或幾個“感興趣的區域”。本發明在選擇候選位置的效率方面有進一步的提高，這是通過利用較少數量的候選位置來對所述感興趣的定向結構進行相當完整的重建。為此，基于涉及所述相同對象和對象數據集本身的空間功能信息來選擇所述“感興趣的區域”。
下面將參考在各從屬權利要求中限定的各實施例來進一步闡述本發明的這些和其它方面。
優選地，所述空間功能信息由功能性磁共振圖像表示，所述圖像代表腦部和神經系統的功能。舉例來說，將所述“感興趣的區域”選擇成其中所討論的腦部活動出現在所述功能圖像中的區域。
通過基于一個范例(paradigm)和所述功能性磁共振圖像的相關性來選擇所述“感興趣的區域”，可以進一步提高選擇所述候選位置的效率，其中所述功能性磁共振圖像是在所述范例的執行期間獲取的。這樣的范例涉及一個被設置給待檢查患者的任務，比如手指敲擊或者觀看圖案。
在另一個優選實現方式中，對于所述幾何空間內的幾個位置，將所述功能性磁共振圖像與所述范例的相關性與一個預設閾值進行比較。于是基于該幾何空間內的超出該預設閾值的區域來選擇所述“感興趣的區域”。這樣選擇出來的“感興趣的區域”是非常有效的，其中基于較小數量的候選位置精確地重建了所述定向結構。
本發明還涉及一種如在權利要求8中限定的工作站。本發明的工作站被安排成例如以DTI圖像的形式接收所述對象數據集，并且還被安排成執行本發明的方法。本發明還涉及一種如在權利要求9中限定的計算機程序。本發明的計算機程序可以提供在諸如CD-ROM之類的數據載體上，同時也可以從諸如萬維網之類的數據網絡下載。當把所述計算機程序下載到工作站的工作存儲器中時，該計算機程序中的指令使得該工作站執行本發明的方法。
參考以下描述的實施例和附圖，本發明的這些和其它方面將變得更為明顯。
圖1圖示了根據本發明的方法。
在如圖1所示的本發明的圖示中，由一個擴散張量磁共振圖像數據集1(DTI數據集)形成所述對象數據集。所述DTI圖像是從一個磁共振成像系統6產生的。該DTI數據集1代表白色腦組織中的各向異性流動的局部的主要流動方向。該DTI數據集1可以是一個三維圖像，該三維圖像在其三維像素中為三維體空間中的位置指定局部主要流動方向。可以將該DTI數據集1施加到一個監視器，以便顯示DTI圖像。對該DTI數據集施加一個纖維跟蹤算法，以便從該DTI圖像中導出具有纖維結構形式的所述定向結構2，該纖維結構表示待檢查患者的神經纖維結構。為了避免將幾何空間中的所有位置作為候選位置的窮盡搜索，將候選位置的選擇限制到幾個“感興趣的區域”3。在所述“感興趣的區域”中選擇用來搜索所述DTI數據集中的纖維的初始候選位置。當形成所述纖維結構時，在建立當前纖維結構的同時選擇其附近的附加候選點。所述“感興趣的區域”3是基于功能信息而選擇的。這樣的功能信息例如是從一個功能性磁共振圖像(fMRI圖像)4。該fMRI圖像例如是在對所述待檢查患者的同一檢查期間在該磁共振成像系統6中產生的。該fMRI圖像例如顯示了在該患者腦中的局部活動區域。根據本發明，將其中可以在fMRI圖像中看見腦部活動的區域選擇為所述“感興趣的區域”。因此，可以從DTI圖像1中容易地導出連接這些腦部活動區域的纖維系統。特別地，在纖維跟蹤過程中避免了對任何與連接所討論的腦部區域無關的纖維進行跟蹤無用功。作為fMRI的替換方案或者與fMRI一起使用，也可以從解剖圖像5中導出所述“感興趣的區域”3以便支持對所述“感興趣的區域”的選擇。可以由該磁共振成像系統6產生該解剖圖像5，但是也可以通過另一種成像模式來產生該解剖圖像5，比如通過計算機斷層掃描系統7。在該解剖圖像5中示出了與特定神經功能有關的相關解剖區域，比如腦部。從所述解剖圖像或者fMRI圖像中也可以看見腫瘤，因此可以容易地選擇對應于這些腫瘤的“感興趣的區域”，因而所述解剖圖像也包括用于支持對所述“感興趣的區域”3的選擇的功能信息。
通常來說，形成一個fMRI圖像的時間序列。優選地將所述連續的fMRI圖像中的圖像信息(例如由亮度值表示)與一個范例相關，該范例由待檢查的患者執行。這樣的范例可以涉及一項任務，比如手指敲擊或者觀看一個隨時間簡單變化的簡單的光學圖案。在相關步驟9中，計算該范例8與所述fMRI圖像4的時間相關性。隨后，在比較步驟10中，將該時間相關性與一個閾值11作比較。該閾值11可以由用戶輸入或調節，或者可以被預先存儲。所述fMRI圖像的其中與所述范例的時間相關性超出所述閾值的各部分被自動標記為“感興趣的區域”。特別地，fMRI圖像的這些部分與其中具有明顯神經活動的區域相關。在實踐中，借助于工作站來執行本發明的方法的各功能，在該工作站中加載了計算機程序，該計算機程序具有用來執行這些功能的指令。
權利要求
1.一種從一個對象數據集中導出一個定向結構的方法，該對象數據集為多維幾何空間中的位置指定局部方向，該方法包括以下步驟-基于空間功能信息，在該多維幾何空間中選擇至少一個感興趣的區域，-在所選擇的感興趣區域中選擇各候選位置，-建立所述定向結構，這是根據-在各候選位置處的主導局部方向，以及-這些候選位置在該多維幾何空間中的相對位置。
2.如權利要求1所述的導出一個定向結構的方法，其中-產生一個功能性磁共振圖像，以及-基于該功能性磁共振圖像確定該至少一個感興趣的區域。
3.如權利要求2所述的導出一個定向結構的方法，其中-形成該功能性磁共振圖像與一個預定范例的相關性，以及-基于所述相關性確定該至少一個感興趣的區域。
4.如權利要求3所述的導出一個定向結構的方法，其中-將該功能性磁共振圖像與一個預定范例的所述相關性和一個預設閾值作比較，以及-在該功能性磁共振圖像中選擇至少一個其中該相關性超出該預設閾值的區域，-基于該功能性磁共振圖像中的所述所選擇的區域來確定所述至少一個感興趣的區域。
5.如權利要求1所述的導出一個定向結構的方法，其中-選擇兩個或更多感興趣的區域，并且在所述感興趣的區域中選擇各候選位置，以及-通過穿過所選擇的感興趣的區域來建立所述定向結構。
6.如權利要求1所述的導出一個定向結構的方法，其中基于當前建立的定向結構來選擇另外的候選位置。
7.如權利要求1、并特別如權利要求3所述的導出一個定向結構的方法，其中在所述至少一個感興趣的區域的鄰域中選擇另外的候選位置。
8.一種工作站，用于-接收一個對象數據集(1)，該對象數據集為多維幾何空間中的位置指定局部方向，-基于空間功能信息，在該多維幾何空間中選擇至少一個感興趣的區域(3)，-在所選擇的感興趣區域中選擇各候選位置，以及-建立所述定向結構(2)，這是根據-在各候選位置處的主導局部方向，以及-這些候選位置在該多維幾何空間中的相對位置。
9.一種包括指令的計算機程序，用于-基于空間功能信息，在多維幾何空間中選擇至少一個感興趣的區域(3)，-在所選擇的感興趣區域中選擇各候選位置，以及-建立所述定向結構(2)，這是根據-在各候選位置處的主導局部方向，以及-這些候選位置在該多維幾何空間中的相對位置。
全文摘要
一種從一個對象數據集中導出一個定向結構的方法。該對象數據集為多維幾何空間中的位置指定局部方向。例如，所述局部方向涉及擴散張量磁共振圖像中的局部流動方向。基于空間功能信息選擇至少一個感興趣的區域，所述空間功能信息例如是fMRI圖像、fMRI圖像序列與功能范例的相關性以及解剖圖像。采用這些“感興趣的區域”來對纖維跟蹤進行初始化，以便導出代表神經纖維系統的定向結構。
文檔編號G01R33/563GK1777818SQ200480010988
公開日2006年5月24日 申請日期2004年4月22日 優先權日2003年4月24日
發明者F·G·C·胡根拉亞德, A·M·C·范穆斯溫克, R·F·J·霍爾特惠岑, J·S·范登布林克 申請人:皇家飛利浦電子股份有限公司
專業數控銑床產品供應商
20年生產經驗，實力工廠，精工品質，質量有保障
