一种基于dti的颅内神经纤维束的三维重建方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及图像的三维重建技术领域，更具体地，涉及一种基于DTI的颅内神经纤维束的三维重建方法及一种基于3D打印技术的包括神经纤维束的头部三维实体模型的制备方法。
【背景技术】
[0002]MRI(磁共振成像)是利用原子核在磁场内共振所产生信号经重建成像的一种成像技术。MRI作为一项新的医学影像诊断技术，近年来发展十分迅速。磁共振成像所提供的信息量不但多于其他许多成像技术，而且以它所提供的特有信息对诊断疾病具有很大的潜在优越性。颅内肿瘤的病人在进行手术之前需要进行MRI检查，诊断肿瘤的位置、性质、大小、与周围血管等组织的关系、肿瘤是否侵蚀到周围的组织等。医生可根据MRI提供的信息并结合病人的临床表现，对疾病进行判断和诊断。
[0003]DTICDiffus1n Tensor Imaging，弥散张量成像)是一种描述大脑结构的新方法，是核磁共振成像(MRI)的特殊形式，是目前唯一可在活体显示脑白质纤维束(WMF)的无创性成像方法，其能够显示肿瘤周围在常规MRI中显示为正常的脑白质束，能够清楚的显示出脑瘤周围脑白质的异常位置，反映了 WMF中水分子弥散的方向依赖特性，其FA(各向异性指数)值可以显示大脑白质纤维的结构和各向异性特征，如显示内囊、胼胝体、外囊等结构。
[0004]但MRI和DTI只能提供局部二维的影像图片，供电脑查看，不能提供三维立体的包括颅内解剖结构和疾病的模型图像和/或模型。因此，如何获得颅内神经纤维束的三维图像和/或三维实体模型，使临床医生能从三维视觉上和/或实体模型中清楚了解神经纤维束的情况，尤其是临床上脑白质纤维束因肿瘤占位效应和病变所致的位置和/或走向异常的信息，以及病变位置神经纤维、肿瘤、血管与周围组织的关系，为临床医生手术提供术前实体疾病模型，并进一步在实体模型上设计规划手术方案、评估手术风险，已成为广泛的研究热点。
【发明内容】
[0005]为解决上述现有技术所存在的缺陷及不足，实现含有神经纤维束的头部结构的三维实体打印，本发明提出了一种基于DTI的颅内神经纤维束的三维重建方法。该方法对MRI采集的数据进行DTI处理，并标示目标神经纤维束的走向，将已经标示好带有DTI信息的神经纤维束影像按照原路径投射回到MRI的影像中，获得带有可识别的神经纤维束的MRI图像;将获得的带有可识别的神经纤维束的MRI图像导入mimics软件中，并推算所述带有可识别的神经纤维束的MRI图像的X、Y、Z轴信息，然后将推算结果输入mimics软件中进行三维重建，从而获得包括颅内神经纤维束的头部结构三维模型。利用该三维模型，结合3D打印制成三维实体模型。
[0006]本发明解决其技术问题所采用的技术方案如下:一种基于DTI的颅内神经纤维束的三维重建方法，包括以下步骤: S1:利用核共振对头部或头部局部区域进行扫描，获得目标组织区域的MRI影像数据；
52:对获得的MRI影像进行DTI处理，获得MRI影像的FA信号，并标示神经纤维束走向，将标示好神经纤维束走向的图像投射回到MRI影像上，从而获得带有可识别的神经纤维束的MRI图像；
53:将所述带有可识别的神经纤维束的MRI图像导入到mimics软件中，并推算所述带有可识别的神经纤维束的MRI图像的X、Y、Z轴信息，然后将推算结果输入mimics软件中进行三维重建，获得颅内神经纤维束的三维模型。
[0007]进一步地，S2中所述的DTI处理包括弥散张量计算以及FA，磁共振表观扩散系数值(ADC)的计算，对于FA>0.2进行全脑体素纤维跟踪及可视化。
[0008]进一步地，S2中所述标示神经纤维束走向，可以通过不同的颜色对神经纤维束走向进行标记。DTI是利用组织中水分子弥散的各向异性来探测组织微观结构的成像方法，将每个体素的3个矢量成分分配为红(X轴)、绿(Y轴)、蓝(Z轴)3种颜色，扩散最大的方向代表纤维束走行的主要方向。
[0009]进一步地，所述步骤S2中，所述带有可识别的神经纤维束的MRI图像的保存格式为JPG格式。
[0010]进一步地，推算所述带有可识别的神经纤维束的MRI图像的X、Y、Z轴信息，其推算过程包括:
根据公式
(1)P=S/M
(2)T=P*D
其中P表示影像的像素，S表示影像的视野，M表示影像矩阵，T表示体素，D表示层厚，其中矩阵M中包含rows、Co Iumns信息；
步骤SI中，头部相关组织的MRI影像数据中，包含矩阵M的rows、columns和像素P的信息;
步骤S2中，将标示好的神经纤维束图像投射回到MRI获得的带有可识别的神经纤维束的MRI图像中，包含新的矩阵M的rows、columns信息，与步骤SI中的MRI图像相比，其矩阵M发生改变，像素P也随着发生改变，视野S不变，则根据公式(I)计算改变后的像素P值，其中X、Y用计算改变后的像素P的值来表示，Z用层厚D的值来表示。
[0011 ]进一步地，采用mimics软件进行三维重建的过程包括:
(1)将推算的X、Y、Z轴的值输入到mimics软件中，将图片数据进行转换，并标示好图片的上、下、左、右位置信息；
(2)采用mimics提取神经纤维的信息，通过像素灰度值范围来定义提取对象；
(3)三维模型形成:mimicS软件根据提取对象，计算形成颅内神经纤维束的三维模型。
[0012]进一步地，采用mimics软件对带有可识别的神经纤维束的MRI图像进行脑肿瘤的三维重建，最后获得包含脑肿瘤和神经纤维束的三维模型。
[0013]进一步地，采用mimics软件对带有可识别的神经纤维束的MRI图像进行血管的三维重建，最后获得包含血管和神经纤维束的三维模型。
[0014]进一步地，采用mimics软件对带有可识别的神经纤维束的MRI图像进行脑组织的三维重建，最后获得包含脑组织和神经纤维束的三维模型。
[0015]进一步地，采用mimics软件对带有可识别的神经纤维束的MRI图像进行脑肿瘤、血管、脑组织的三维重建，最后获得包含脑肿瘤、血管、脑组织和神经纤维束的三维模型。
[0016]通常地，在采用mimics提取神经纤维的信息后或计算形成颅内神经纤维束的三维模型前，还会对信息进行区域增长处理，所述区域增长是指软件根据选择的像素范围进行计算，将相连的像素形成一体。
[0017]为了更好地进行观察、诊断和术前规划，进一步包括3D打印步骤，可根据需要获得包含颅内神经纤维束和肿瘤、血管、脑组织等一个或多个颅内解剖结构的三维实体模型。
[0018]一种基于3D打印技术的含神经纤维束的头部三维实体模型制备方法，包括以下步骤:
S1:利用磁共振对头部或头部局部区域进行扫描，获得目标组织区域的MRI影像数据；S2:对获得的MRI影像数据进行DTI处理，获得MRI影像的FA信号，并标示神经纤维束走向，将标示好神经纤维束走向的图像投射回MRI影像上，从而获得带有可识别的神经纤维束的MRI图像；
S3:将所述带有可识别的神经纤维束的MRI图像导入mimics软件中，并推算所述带有可识别的神经纤维束的MRI图像的X、Y、Z轴信息；
S4:将推算的X、Y、Z轴的值输入到mimics软件中，将图片数据进行转换，并标示好图片的上、下、左、右位置信息；
55:通过像素灰度值范围来定义提取对象，并对各不同对象进行标记；
56:根据需求将非目标的对象去除，留下包括神经纤维束的需求目标对象；
57:对包括神经纤维束的需求目标对象进行三维模型转换，计算形成目标对象的三维丰旲型;
S8:用颅脑CT扫描所述头部二维原始图像数据；
S9:将S8获得的数据导入mimics中，并仅选取颅骨信息进行颅骨的三维模型重建，获得颅骨三维模型；
S10:将S7获得的三维模型与S9获得的颅骨三维模型进行配准融合，建立包括颅骨和目标对象的三维模型；
SI 1:将SlO获