磁共振定量磁化率图像的大脑灰质核团自动分割研究

发布时间：2020-10-31 01:59

　　 大脑灰质核团与诸多神经性疾病有着紧密的关联,因此对大脑灰质核团的研究在探究相关疾病的病理机制与临床治疗效果有着广泛的意义。精确的大脑核团自动分割技术会给予核团的形态以及功能等方面定量研究极大的帮助。本文将探究多种自动分割方法在磁共振定量磁化率图像中对大脑灰质核团分割的应用。本文阐述了大脑灰质核团在磁共振图像中分割的难点与磁共振定量磁化率图像在这方面研究的优势。本文分割的对象是尾状核、壳核、苍白球、齿状核、黑质、红核六种重要的灰质核团。目前,图集法是大脑灰质核团分割中最常用的技术。本文分别探究了单图集标签传播法与多图集标签融合法的分割准确度。研究结果表明图集法在分割黑质与红核时,分割结果同人工分割结果差异较大。针对上述结果,本文提出了基于种子点不连通性的水平集方法分割黑质与红核。该方法能有效提升分割的准确度且能实现对这两个核团的自动分割。在帕金森病人组与正常被试组的对比实验中,基于种子点不连通性的水平集法、图集法与水平集法对黑质与红核的分割结果均未表明两组被试者之间存在显著性差异。最后,本文探究了卷积神经网络法在磁共振定量磁化率图像中对大脑灰质核团分割效果。结果表明该方法的分割准确性要高于目前常用的图集分割方法。不断积累的训练数据量与不断优化的分割网络结构使得这一方法在图像自动分割领域具有非常大的潜力。
【学位单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：R741;TP391.41
【部分图文】：

定量磁化率成像技术首先利用磁共振成像的相位信息获取组织局部的磁场图变化信息，通过磁场图与磁化率之间的物理关系来反演出磁化率分布的图像。其中磁场图与磁化率分布的关系可以近似的表示为一个磁偶极子同磁化率分布的卷积。一般磁共振数据由梯度回波序列（Gradient echo，GRE）获取，定量磁化率图像的重建过程包含以下几步：（1）数据预处理（磁场图的拟合与相位解缠绕）；（2）背景场去除；（3）磁化率反演。一些大脑灰质核团例如红核、黑质与底丘脑核在传统的磁共振 T1 加权模态下，组织的边缘并不明显，对比度较低。而这些具有较高铁含量的核团组织在定量磁化率图像中具有较好的组织对比度[10]。相比于磁共振 T2*加权模态与 R2*模态，定量磁化率图像对组织病理学的变化更加敏感，具有更好的临床研究价值[14,15]。

图 1.2 单图集标签传播分割策略示意图。图集法的主要思路是采用全局与局部两部配准的方式将图集中的模板配准到被试图像，并利用相同的配准变换方式对图集中的标记图进行变换，获得与被试图像对应的分割标记图。针对 QSM 模态的磁共振图像，Lim 等人[19]拓展了 Eve 图集，增加了定量磁化率对比度，针对大脑中富含铁成分组织进行分割。由于受到图像配准准确度与被试图像同图集模板结构相似程度的影响，单图集标签传播法的分割结果准确度有限[16。因此多图集标签融合的分割方法被提出，用以提高分割准确性与鲁棒性。采用标签传播的方式将多个图集配准到被试空间，生成多个被试分割标记图。最大决策投票[20]（Majorityvoting）或者加权投票[21,22]（Weightedvoting）等策略可以将多个分割标记融合获得最终的分割标记图。相比于单图集标签传播方法，多图集标签融合的方法可以更好地克服不同被试大脑组织结构的多样性，取得了不俗的分割效果。但是多图集标签融合方法的

华东师范大学 2018 届硕士学位论文此，定量磁化率成像图像之间的配准是基于模图（T2*加权-T2*加权）配准方式。在同一次的采集过程中，模图与定量磁化率图像具有相同的解剖学信息在空间坐标中相互对应。本文采用的全局与局部非刚性配准方法分别为 AIR 仿射变换[23,2Demons[25,26]变形场配准。采用的图集来自于由约翰霍普金斯大学 MRI St(http://www.mristudio.org) 平 台 提 供 的 Eve atlas 图 集 ， 包 含 标 准 的 模（EveGreMag）、QSM 图（EveQSM）与对应的人工分割标记图（EvePM）集内所有图像的分辨率为 181mm 217mm 181mm。具体的分析流程见图 2
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本文编号：2863300