一种脑神经纤维影像与其神经递质融合成像的方法与流程

本发明涉及临床医疗及脑科学研究领域，尤其涉及一种脑神经纤维影像与其神经递质融合成像的方法。

背景技术：

磁共振成像(magneticresonanceimaging，mri)，是医学影像学检查的一种重要方法，尤其在人脑疾病诊断和脑科学研究方面有着重要价值，是医学影像学的一场革命。生物体组织在置于一个高强度稳定磁场中，再给予一个外加射频磁场激发后，人体组织中的原子核，主要是氢原子核，受到激发发生能级跃迁，当停止发射射频脉冲后，原子核能量释放，产生磁共振信号，通过对信号的接收、放大、傅里叶转换后，将磁共振信号转变为图像信息，就是我们日常看到的磁共振图像，它可以反应组织及病变的特性，不仅如此，它还可以从分子水平，提供代谢功能方面的信息，从而为诊断疾病提供信息。因此，日益成为医学及脑科学研究的重要工具。

磁共振波谱(mrspectrum，mrs)是近十几年了发展起来的一种分子成像技术，其成像原理与mri基本相同，是在分子水平上直接反映代谢变化并用波谱和影像表达出来。mrs为研究组织代谢和功能的无创性方法，它可以观察和检测某些代谢产物和神经递质的含量和分布，是目前唯一的活体无创分子水平检测方法，因此，在中枢疾病的诊断及脑科学的研究中，具有重要价值。常用的原子核有，¹h和³¹p，以¹h最为主要，其在体内分布最广。¹hmrs主要检测胆碱、肌酸、脂肪、氨基酸、乳酸及多种神经递质等代谢物质；³¹pmrs可对心肌梗塞能量代谢变化进行评价。

弥散张量成像(dti)，是近年来发展起来的神经纤维成像方法。应用水分子在组织中弥散的不均性，即各向异性特性，在传统磁共振成像序列的基础上，再加上对弥散敏感的梯度脉冲(弥散编码梯度)来获得，从而提高弥散信号的敏感性，通过弥散张量成像技术，得到脑白质的神经纤维的图像。举例来说，如果说核磁共振成像是追踪水分子中的氢原子，那么弥散张量成像便是依据水分子移动方向制图。弥散张量成像图(呈现方式与以前的图像不同)可以显示神经纤维的解剖结构，从而提供一种神经神经解剖结构信息，为疾病诊断及脑科学研究提供一种手段和工具。目前，利用dti所获得的数据可进一步对大脑白质纤维束成像，可以辨认大脑内的特殊纤维通道及其相互之间的连接。即弥散张量纤维束成像(diffusiontensortractography，dtt)，是dti技术的进一步发展。

磁共振动脉血管成像(mrangiography，mra)和磁共振静脉血管成像(mrvenography，mrv)是一种无创伤性，不需用插管及对比造影剂的血管成像方法，目前已广泛应用于临床。

以上都是利用磁共振技术对人体组织进行无创性检查研究的技术手段，但单独拿出任意一个来都无法实现活体脑神经的神经纤维解剖结构与其神经活动的神经递质变化在同一幅影像图像中呈现和动态监测，也就阻碍了研究活体在脑活动时脑神经状态的数据收集及研究，限制了脑神经科学和临床研究的进一步发展，比如说，在生物活体在体研究中，某个神经纤维束在某种状态下有哪些神经递质参入了活动？其活跃程度如何？与其他神经神经纤维有哪些功能联系？这些都是目前脑科学领域需要解决而未得到解决的问题。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是目前针对脑神经的研究，还无法实现活体在体脑神经纤维解剖结构与其递质变化的同步动动态监测的问题，也就阻碍了研究活体在脑活动时神经状态的数据收集及研究，限制了脑神经科学和临床研究的进一步发展。

为解决上述技术问题，本发明提供一种脑神经纤维影像与其神经递质融合成像的方法，目的是通过dti结合mrs的变化得到脑神经纤维影像和这些神经纤维功能的变化关系的融合图像，为研究脑神经纤维的动态变化提供数据支持与新方法。

为解决上述问题，本发明公开了一种脑神经纤维影像与其神经递质融合成像的方法，首先将头颅部mri扫描数据中的脑动脉血管数据(mra)、脑静脉及静脉窦数据(mrv)和颅骨、脑室、脑池数据减除，得到仅含脑组织的mri数据，然后对纯脑组织mri数据通过联合使用弥散张量成像技术(dti)和磁共振波普技术(mrs)，得到脑神经纤维影像与其神经递质融合的图像。

具体由以下步骤组成：

第一步，采集同一测试体同一状态下的头颅部mri扫描数据、dti数据、脑动脉mr(mra)数据、脑静脉、静脉窦mri数据(mrv)、颅骨和脑室、脑池的mri数据。

第二步，将脑动脉mr(mra)数据、脑静脉、静脉窦mr数据(mrv)、颅骨和脑室、脑池的mri数据从同一测试体的头颅部mri扫描数据减除，得到仅含脑组织的mri数据。其中数据减除可以采用诸如数字减影血管造影技术(dsa)的原理进行数据剔除，即将头颅部mri扫描数据、脑动脉mr(mra)数据、脑静脉、静脉窦mr数据(mrv)、颅骨和脑室、脑池的mri数据输入计算机，通过减影、增强和再成像过程来获得脑组织的mri数据。减除非脑组织的目的，是使mrs可以在脑组织的立体空间内任意位置获得数据而不受非脑组织影响，提高精确度。另外，脑室、脑池里含自由水，其数据还可以通过水抑制成像模式使其信号数据被消除；也可以直接采用利用k空间减除数据或通过设定阈值使原始图像进行匹配减影，减影图像经过像素平均化处理后，使用统计方法重建纯脑组织mri数据或mri图像。

第三步，在仅含脑组织的mri数据中获取mrs数据及图像，设定mrs的标的成分(神经递质)阈值n0；将mrs上高于该阈值n0的标的标记在dti图像上；观测标的成分递质与相应脑神经纤维影像的变化关系。mrs成像的基本原理是依据化学位移和j-耦合两种物理现象，由于化学位移不同，不同化合物可以根据其在mrs上共振峰的位置不同加以区别。化学位移采用磁场强度的百万分之一为单位(partpermillion，ppm)。共振峰的面积与共振核的数目成正比，反映化合物的浓度，因此可用来定量分析。峰值在横轴上的位置代表物质的种类，波峰的高度或波峰下的面积代表物质的数量，化合物的含量亦可用图谱色阶表示。故可以设计程序，得到标的成分(神经递质)的mrs数据，同时根据化学位移的位置确定标记成像检测点，高于阈值n0进行标记，不同的递质成分用不同的颜色标识。

第四步，结合dti图设定mrs的检测点，得到指定的脑神经纤维的递质变化数据，获得影像解剖和功能的信息。

进一步的，dti和mrs联合使用，为操作人员根据两种技术所得到的数据进行分析对比及产生dti和mrs的融合图像。

进一步的，dti和mrs联合使用，为设定计算机程序，在程序中输入阈值n0，通过k空间编码及傅里叶转换技术，在dti图上将阈值n0以上的区域显示为不同颜色的点或点簇(线)。使dti图像与mrs标的成分在脑内任意空间匹配标识，可以在任意位置上显示，得到dti数据和mrs数据，得到dti图像和mrs的融合图像。还可以通过人工智能技术，使mrs自动识别及mrs与dti自动匹配、标记，其中计算机程序的算法逻辑如图1：

进一步的，dti和mrs的联合使用，为设定计算机程序，通过人工或程序选定生成数据显示特定的脑神经纤维的递质变化情况，得到dti和mrs的融合图像，并在计算机上显示某个神经纤维点上或脑部某个空间断面对应的某种递质的图像，实现神经纤维的解剖结构与其神经递质变化的融合图像。其算法逻辑如图2：

本发明的有益效果在于：

(1)首次提出将mrs数据与dti数据进行联合分析，能够追踪脑神经纤维，看到磁共振波谱中递质情况。

(2)通过将mrs数据标记在dti影像上，能够观测标的神经递质与相应脑神经纤维影像的变化关系。

(3)通过检测dti影像上某神经纤维的mrs数据，能够得到指定的脑神经纤维的递质变化数据，获得影像解剖和功能的信息。

(4)可以实现活体脑神经的神经纤维解剖结构与其神经活动的神经递质变化同步呈现，可以在同一幅影像图像中呈现和同步动态监测。例如，可以解决生物活体在体研究中，某个神经纤维束在某种状态下有哪些神经递质参入了活动？其活跃程度如何？与其他神经神经纤维有哪些功能联系？这些都是目前脑科学领域需要解决而未得到解决的问题。

附图说明

图1是实施例1的算法逻辑图；

图2是实施例2的算法逻辑图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明的实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1：

一种脑神经纤维影像与其神经递质融合成像的方法，由以下步骤组成：

第一步，采集同一测试体同一状态下的头颅部mri扫描数据、dti数据、脑动脉mr(mra)数据、脑静脉、静脉窦mr数据(mrv)、颅骨和脑室、脑池的mri数据。

第二步，将脑动脉mr(mra)数据、脑静脉、静脉窦mr数据(mrv)、颅骨和脑室、脑池的mri数据从同一测试体的头颅部mri扫描数据减除，得到仅含脑组织的mri数据。其中数据减除直接采用利用k空间减除数据或通过设定阈值使原始图像进行匹配减影，减影图像经过像素平均化处理后，使用统计方法重建纯脑组织mri图像。

第三步，设定mrs的标的成分(神经递质)阈值n0(如乙酰胆碱，3.22ppm)；在仅含脑组织的mri数据中获取mrs数据及图像，将mrs上高于该阈值n0的标的标记在dti图像上；观测标的成分递质与相应脑神经纤维影像的变化关系，如人在思考时，海马区的神经纤维乙酰胆碱递质可能增加等。

第四步，结合dti图设定mrs的检测点，得到指定的脑神经纤维的递质变化数据，获得影像解剖和功能的信息。

dti和mrs联合使用，在技术条件不成熟或不允许的情况下，为操作人员根据两种技术所得到的数据进行分析对比及产生dti和mrs的融合图像。实施例2：

一种脑神经纤维影像与其神经递质融合成像的方法，由以下步骤组成：

第一步，采集同一测试体同一状态下的头颅部mr扫描数据、dti数据、脑动脉mr(mra)数据、脑静脉、静脉窦mr数据(mrv)、颅骨和脑室、脑池的mri数据。

第二步，将脑动脉mr(mra)数据、脑静脉、静脉窦mr数据(mrv)、颅骨和脑室、脑池的mri数据从同一测试体的头颅部mr扫描数据减除，得到仅含脑组织的mri数据。其中脑室、脑池的mri数据减除可以采用水抑制成像模式使其数信号数据被消除。

第三步，设定mrs的标的成分(神经递质)阈值n0(如n-乙酰天冬氨酸，波峰位置在2.02、2.05和2.6ppm)；在仅含脑组织的mri数据中获取mrs数据，将mrs上高于该阈值n0的标的标记在dti图像上；观测标的成分递质与相应脑神经纤维影像的变化关系。

第四步，结合dti图设定mrs的检测点，得到指定的脑神经纤维的递质变化数据，获得影像解剖和功能的信息。

如图1所示，dti和mrs联合使用，为设定计算机程序，在程序中输入阈值n0，在dti图上将阈值no以上的区域显示为不同颜色的点或点簇(线)；或可以通过人工智能技术，使mrs自动识别及mrs与dti自动匹配、标记。

实施例3：

一种脑神经纤维影像与其神经递质融合成像的方法，由以下步骤组成：

第一步，采集同一测试体同一状态下的头颅部mr扫描数据、dti数据、脑动脉mr(mra)数据、脑静脉、静脉窦mr数据(mrv)、颅骨和脑室、脑池的mri数据。

第二步，将脑动脉mr(mra)数据、脑静脉、静脉窦mr数据(mrv)、颅骨和脑室、脑池的mri数据从同一测试体的头颅部mr扫描数据减除，得到仅含脑组织的mri数据。其中数据减除可以采用诸如数字减引技术(dsa)的原理进行数据剔除，即将头颅部mr扫描数据、脑动脉mr(mra)数据、脑静脉、静脉窦mr数据(mrv)、颅骨和脑室、脑池的mri数据输入图像计算机，通过减影、增强和再成像过程来获得脑组织的mri数据。

第三步，设定mrs的标的成分，如谷氨酰胺和谷氨酸波峰位置在2.1至2.55ppm。；在仅含脑组织的mri数据中获取mrs数据及图像，将mrs上高于该阈值n0的标的标记在dti图像上；观测标的成分递质与相应脑神经纤维影像的变化关系。

第四步，结合dti图设定mrs的检测点，得到指定的脑神经纤维的递质变化数据，获得影像解剖和功能的信息。还可以通过人工智能技术，使mrs自动识别及mrs与dti自动匹配、标记。

如图2所示，dti和mrs的联合使用，为设定计算机程序，通过人工或程序选定生成数据显示特定的脑神经纤维的递质变化情况，得到dti和mrs的融合图像，并在计算机上显示某个神经纤维点上或脑部某个空间断面对应的某种递质的图像，实现神经纤维的解剖结构与其神经递质变化的融合图像。