專利名稱：一種基于肺mri動態(tài)增強掃描的定量分析方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種醫(yī)學(xué)定量分析技術(shù)，尤其涉及一種應(yīng)用在肺部核磁動態(tài)增強掃描(DCE-MRI)影像上的定量分析方法，用來分析肺部腫瘤組織的藥物流體動力學(xué)參數(shù)變化，并借此用來評估治療的不同階段的效果。
背景技術(shù)：
肺癌是目前發(fā)病率和死亡率最高的惡心腫瘤，其治療也成為人們關(guān)注的焦點，化療和放療是常用的資料手段，在其治療過程中，分析惡心腫瘤的血供變化監(jiān)測治療的效果，對于醫(yī)生如何確定后期治療方案起著至關(guān)重要的作用。在現(xiàn)有技術(shù)中，核磁動態(tài)增強(DCE-MRI)方法已經(jīng)逐步開始應(yīng)用于肺癌治療的評價中，該方法主要通過對患者注射對比劑，通過分析對比劑在人體內(nèi)濃度變化，結(jié)合藥物動力學(xué)模型得到腫瘤血管滲透速度(volume transfer constant,簡稱Ktrans),血管外間隙(extravascular volume,簡稱Ve)等參數(shù)圖像,用以表征組織的血供交換水平。通常核磁圖像信號與組織中對比劑濃度變化并不是成線性關(guān)系，所以使用非模型方法具有較大的局限性，目前用于肺部DCE-MRI定量分析主要采用傳統(tǒng)模型方法，隨著技術(shù)進(jìn)步出現(xiàn)了 Tl算法，現(xiàn)有的Tl算法中計算Tl (O)主要采用雙翻轉(zhuǎn)角方法，需要對患者進(jìn)行兩次掃描，并且對于肺部掃描患者每次屏氣時組織位置都會發(fā)生變化，對于測量計算會帶來較大的誤差；肺組織屬于雙血供系統(tǒng)，而且組織血管體積比例大，常規(guī)模型在應(yīng)用時會產(chǎn)生較大的誤差，增加模型的復(fù)雜度；肺部血供復(fù)雜，在傳統(tǒng)方法中采用較復(fù)雜的模型和AATT，其計算量相當(dāng)大，尤其當(dāng)腫瘤區(qū)域較大時，其計算非常耗時；核磁信號具有較大的噪聲，影響計算的準(zhǔn)確性，而且逐點計算會增加非常大的計算量，阻礙實際臨場應(yīng)用?；谒幬飫恿W(xué)模型方法中，通常依賴于精確測量對比劑在血管內(nèi)的濃度變化，然而由于時間分辨率、空間分辨率以及呼吸運動所造成的影響，使得難以精確測量病灶組織周圍血管已得到動脈輸入函數(shù)(AIF)，這些問題使得對病灶進(jìn)行定量分析較難應(yīng)用于臨床治療。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服目前肺部DCE-MRI定量分析方法存在的上述不足，本發(fā)明提供了一種能夠準(zhǔn)確高效分析評估組織藥物動力學(xué)信息的基于肺MRI動態(tài)增強掃描的定量分析方法。本發(fā)明為實現(xiàn)上述目的所采用的技術(shù)方案是一種基于肺MRI動態(tài)增強掃描的定量分析方法，包括以下步驟
a、選取病灶區(qū)域；
b、對不同時間點采集的腫瘤區(qū)域進(jìn)行配準(zhǔn)；
C、利用腫瘤中對比劑在時間上變化與正常組織不同的特性分割病灶；
d、選擇參考組織，根據(jù)參考組織在未注射對比劑情況下的Tl值計算病灶組織Tl(O)
值；
e、根據(jù)Tl(O)值計算組織CA濃度；f、根據(jù)腫瘤所有體素按照濃度的變化使用FCM方法進(jìn)行分類；
g、根據(jù)參考區(qū)域模型得到藥物動力學(xué)參數(shù)，利用cubic-spline曲線擬合病灶中對比劑濃度變化曲線；
h、顯示藥物動力學(xué)參數(shù)圖像。所述步驟b中的配準(zhǔn)方式采用3D配準(zhǔn)。所述步驟f中分類數(shù)量由經(jīng)驗公式
細(xì)2)，N為體素個數(shù)，每一簇類取其中值來表示該簇體素對比劑濃度變化所述步驟h中通過將藥物動力學(xué)參數(shù)映射到相應(yīng)體素的空間位置得到藥物動力學(xué)參數(shù)圖像。 本發(fā)明的基于肺MRI動態(tài)增強掃描的定量分析方法，給定參考組織的Tl值，計算感興趣組織的Tl (O)，克服了傳統(tǒng)雙翻轉(zhuǎn)角計算Tl (O)方法需要進(jìn)行兩次掃描的缺點；參考組織模型避免了為得到動脈輸入函數(shù)對動脈區(qū)域信號的測量，減少了研究者的工作強度；在肺部腫瘤分割中根據(jù)腫瘤區(qū)域在注射對比劑期間的信號變化與正常組織的差異性進(jìn)行自動精確的分割，在參數(shù)估計中一改傳統(tǒng)算法中逐個體素進(jìn)行計算，而采用將其體素按其濃度變化的特征進(jìn)行分類，逐步進(jìn)行計算極大地提高計算效率，并且對抑制磁共振信號噪聲對計算結(jié)果的影響有較好的結(jié)果。


圖I是本發(fā)明的基于肺MRI動態(tài)增強掃描的定量分析方法的流程圖。
具體實施例方式參考區(qū)域模型(Reference Region Model)的提出解決了不需直接測量對比劑在動脈中的濃度變化參數(shù)(Artery Input Function),通過測量參考區(qū)域(通常是腫瘤附近的肌肉組織)的濃度變化，從而根據(jù)腫瘤區(qū)域的濃度變化求出相關(guān)動力學(xué)參數(shù)。Fuzzy C-Mean算法被引入DCE-MRI乳腺分割和對藥物動力學(xué)分類，該方法可以根據(jù)數(shù)據(jù)的變化曲線不同，對聚簇進(jìn)行分類，可以有效解決噪聲對數(shù)據(jù)的影響。固定Tl算法解決了常規(guī)的多反轉(zhuǎn)角計算Tl圖像，節(jié)約了對患者的掃描次數(shù)，也使得計算Tl圖像大為簡化。本發(fā)明定將上述幾種技術(shù)結(jié)合，應(yīng)用于肺部DCE-MRI定量分析，采用固定Tl值，既預(yù)先設(shè)定參考組織的Tl值，計算Tl圖像，利用參考區(qū)域模型避免了為得到動脈輸入函數(shù)對動脈區(qū)域信號的測量，減少了研究者的工作強度；肺部血供復(fù)雜，在傳統(tǒng)方法中采用復(fù)雜的模型和AATH，其計算量相當(dāng)大，尤其計算量相當(dāng)大，尤其當(dāng)腫瘤區(qū)域較大時，其計算非常耗時，F(xiàn)CM方法通過對相似體素進(jìn)行歸類計算，極大地減少了計算時間，本發(fā)明給出了在臨床實際應(yīng)用中能夠準(zhǔn)確高效分析評估組織藥物動力學(xué)信息的基于肺MRI動態(tài)增強掃描的定量分析方法。本發(fā)明的基于肺MRI動態(tài)增強掃描的定量分析方法流程如圖I所示，其步驟為 a、選擇腫瘤所在區(qū)域，繪制矩形感興趣區(qū)，確定包含腫瘤的起始圖像和結(jié)束圖像層次，
形成立方體，在三維上包含腫瘤區(qū)域。b、對不同時間點采集的腫瘤區(qū)域進(jìn)行3D配準(zhǔn)；
C、執(zhí)行FCM分割算法，利用腫瘤中對比劑在時間上變化與正常組織不同的特性分割病灶，將肺部腫瘤區(qū)域從正常組織中分割開來；d、選擇參考組織，參考區(qū)域模型為
權(quán)利要求
1.一種基于肺MRI動態(tài)增強掃描的定量分析方法，其特征在于包括以下步驟 a、選取病灶區(qū)域； b、對不同時間點采集的腫瘤區(qū)域進(jìn)行配準(zhǔn)； C、利用腫瘤中對比劑在時間上變化與正常組織不同的特性分割病灶；d、選擇參考組織，根據(jù)參考組織在未注射對比劑情況下的Tl值計算病灶組織Tl(O)值； e、根據(jù)Tl(O)值計算組織CA濃度； f、根據(jù)腫瘤所有體素按照濃度的變化使用FCM方法進(jìn)行分類； g、根據(jù)參考區(qū)域模型得到藥物動力學(xué)參數(shù)，利用cubic-spline曲線擬合病灶中對比劑濃度變化曲線； h、顯示藥物動力學(xué)參數(shù)圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種基于肺MRI動態(tài)增強掃描的定量分析方法，其特征在于所述步驟b中的配準(zhǔn)方式采用3D配準(zhǔn)。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種基于肺MRI動態(tài)增強掃描的定量分析方法，其特征在于所述步驟f中分類數(shù)量由經(jīng)驗公式柄2)，N為體素個數(shù)，每一簇類取其中值來表示該簇體素對比劑濃度變化。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的一種基于肺MRI動態(tài)增強掃描的定量分析方法，其特征在于所述步驟h中通過將藥物動力學(xué)參數(shù)映射到相應(yīng)體素的空間位置得到藥物動力學(xué)參數(shù)圖像。
全文摘要
一種基于肺MRI動態(tài)增強掃描的定量分析方法，將參考區(qū)域模型、FuzzyC-Mean算法和固定T1算法相結(jié)合，通過給定參考組織的T1值，計算感興趣組織的T1(0)，克服了傳統(tǒng)雙翻轉(zhuǎn)角計算T1(0)方法需要進(jìn)行兩次掃描的缺點；參考組織模型避免了為得到動脈輸入函數(shù)對動脈區(qū)域信號的測量，減少了研究者的工作強度；在肺部腫瘤分割中根據(jù)腫瘤區(qū)域在注射對比劑期間的信號變化與正常組織的差異性進(jìn)行自動精確的分割，在參數(shù)估計中一改傳統(tǒng)算法中逐個體素進(jìn)行計算，而采用將其體素按其濃度變化的特征進(jìn)行分類，逐步進(jìn)行計算極大地提高計算效率，并且對抑制磁共振信號噪聲對計算結(jié)果的影響有較好的結(jié)果。
文檔編號G06F19/00GK102708291SQ20121014444
公開日2012年10月3日 申請日期2012年5月11日 優(yōu)先權(quán)日2012年5月11日
發(fā)明者伍建林, 張清, 胡伽尼, 苗延巍, 鐘毅 申請人:伍建林