一种磁共振灌注成像后处理方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及磁共振灌注成像技术领域，尤其设及一种磁共振灌注成像后处理方法 及系统。
【背景技术】
[0002] 随着科技的发展，磁共振成像系统在国内外的应用越来越普及。磁共振成像 (Magnetic Resonance Imaging,简称MRI)是利用人体中的遍布全身的氨原子在外加的强 磁场内受到射频脉冲的激发，产生核磁共振现象，经过空间编码技术，用探测器检测并接受 W电磁形式放出的核磁共振信号，将检测的核磁共振信号输入计算机，经过数据处理转换， 最后将人体各组织的形态形成图像。磁共振成像可从不同的角度对人体各部位、各系统的 肿瘤性病变、血管性病变、感染性病变、外伤、先天发育崎形W及退化性病变等疾病进行检 查与诊断，通过调节磁场可自由选择所需剖面，能得到其它成像技术所不能接近或难W接 近部位的图像。并且，磁共振成像具有无电离福射伤害、软组织对比度高、图像分辨率高、成 像参数与扫描方位选择灵活等优点，所W被广泛应用于临床医学诊断。近年来现代医学影 像学已不满足于对病变形态变化的研究，而向反映组织和器官生理与病理变化甚至脑功能 成像方向发展。其中脑磁共振灌注成像（Perfusion-weighted Ma即etic Resonance Imaging, PWI)是脑功能成像的方法之一，用W反映组织内微血管分布及血流灌注状态从而 掲示脑肿瘤的生物学行为;使其成为观察肿瘤变化的重要医学手段。
[0003] 磁敏性对比剂灌注成像是目前常用的成像方法。当顺磁性对比剂通过受检组织 时，可W缩短组织的T2*弛豫时间，反映在相应的T2*灌注成像上的信号降低；当顺磁性对比 剂通过后，信号强度逐渐恢复。在一定范围内T2*弛豫变化率与血液中对比剂浓度存在线性 关系，结合血液动力学模型经过后处理可计算出评价灌注成像的相对定量参数一一相对血 容量(rCBV)、相对血流速度(rCBF)、平均通过时间(MTT)、初始到达时间（TO)。现有的后处理 方法主要是利用动脉输入函数(Al巧与浓度时间信号的卷积关系进行求解半定量参数。
[0004] 其中AIF的确定方法有两类，第一类非自动选择;第二类是基于统计方法和模糊C 均值聚类方法的自动选择。自动选择减少了用户操作，但是其计算量W及准确性仍待严谨 的证明。为了提高计算精度，多数研究者提出了基于Gamma函数拟合浓度时间曲线，该方法 对图像质量要求高，对于信噪比较低的区域拟合误差较大;且非线性的拟合运算时间较长。 rCBVjCBF的计算主要是基于奇异值分解(SVD)的非参数模型分析方法和基于参数模型的 分析方法。其中基于参数模型的方法需要预先选择合适的数学模型，如若选择不合适往往 造成较大的计算误差。因此在实际应用中存在较大困难。
[0005] 因此，现有技术还有待改进和发展。
【发明内容】
[0006] 鉴于上述现有技术的不足之处，本发明的目的在于提供一种磁共振灌注成像后处 理方法及系统，旨在解决现有技术中对比剂灌注成像的后处理方法主要是利用动脉输入函 数(AIF)与浓度时间信号的卷积关系进行求解半定量参数，求解结果受数学模型选取影响， 且对图像质量要求高，无法快速且准确获得半定量参数的问题。
[0007] 为了达到上述目的，本发明采取了 W下技术方案：
[0008] 一种磁共振灌注成像后处理方法，其中，所述方法包括W下步骤：
[0009] A、对原始脑灌注图像滤波，去除脑部边缘，得到滤波后脑灌注图像；
[0010] B、接收用户的区域选择指令，获取在滤波后脑灌注图像的中动脉区的选定区域， 输出评估动脉输入函数的加权动脉输入曲线；
[0011] C、根据改进的Gamma函数分别对加权动脉输入曲线和浓度时间曲线进行拟合，得 到优化的动脉输入曲线和浓度时间曲线；
[0012] D、根据改进的基于非参数模型的奇异矩阵分解方法求解灌注的相对定量参数。
[0013] 所述磁共振灌注成像后处理方法，其中，所述步骤B具体包括：
[0014] B1、接收用户的区域选择指令，获取在滤波后脑灌注图像的中动脉区的选定区域；
[0015] B2、对中动脉区的选定区域的浓度时间信号进行加权平滑，得到用于参数计算的 动脉输入函数，并根据动脉输入函数输出加权动脉输入曲线。
[0016] 所述磁共振灌注成像后处理方法，其中，所述步骤C具体包括：
[0017] C1、根据浓度时间曲线的最大值、上升期、下降期估算改进的Gamma函数拟合的初 始值；
[001引 C2、在[To,Tmax+n]曲线范围内结合Gamma函数拟合的初始值得到改进的Gamma函数 的优化参数;其中To是初始到达时间，Tmax是最大峰值对应的时间，n是峰值后参与拟合的点 数。
[0019] C3、根据该改进的Gamma函数对加权动脉输入曲线和浓度时间曲线拟合，得到优化 的动脉输入曲线和浓度时间曲线。
[0020] 所述磁共振灌注成像后处理方法，其中，所述步骤D具体包括：
[0021] D1、根据改进的基于非参数模型的奇异矩阵分解方法中的矩阵A进行加权组合，并 对矩阵A进行SVD分解得到对角矩阵W，正交矩阵V，S角矩阵U;
[0022] D2、根据阔值策略得到处理后的对角矩阵S，并根据对角矩阵S确定灌注的相对定 量参数;其中S = l/W。
[0023] -种磁共振灌注成像后处理系统，其中，包括：
[0024] 滤波模块，用于对原始脑灌注图像滤波，去除脑部边缘，得到滤波后脑灌注图像；
[0025] 区域选定及输出模块，用于接收用户的区域选择指令，获取在滤波后脑灌注图像 的中动脉区的选定区域，输出评估动脉输入函数的加权动脉输入曲线；
[0026] 曲线拟合模块，用于根据改进的Gamma函数分别对加权动脉输入曲线和浓度时间 曲线进行拟合，得到优化的动脉输入曲线和浓度时间曲线；
[0027] 参数获取模块，用于根据改进的基于非参数模型的奇异矩阵分解系统求解灌注的 相对定量参数。
[0028] 所述磁共振灌注成像后处理系统，其中，所述区域选定及输出模块具体包括：
[0029] 区域选定单元，用于接收用户的区域选择指令，获取在滤波后脑灌注图像的中动 脉区的选定区域；
[0030] 加权输出单元，用于对中动脉区的选定区域的浓度时间信号进行加权平滑，得到 用于参数计算的动脉输入函数;其中，所述动脉输入函数为加权动脉输入曲线。
[0031] 所述磁共振灌注成像后处理系统，其中，所述曲线拟合模块具体包括：
[0032] 估算单元，用于根据浓度时间曲线的最大值、上升期、下降期估算改进的Gamma函 数拟合的初始值；
[003引Gamma函数参数获取单元，用于化To,Tmax+n]范围内，结合估算单元输出的初始值 获取用于曲线拟合的Gamma函数参数;其中To是初始到达时间，Tmax是最大峰值对应的时间， n是峰值后参与拟合的点数。
[0034] 曲线拟合单元，用于根据该改进的Gamma函数对加权动脉输入曲线和浓度时间曲 线拟合，得到优化的动脉输入曲线和浓度时间曲线。
[0035] 所述磁共振灌注成像后处理系统，其中，所述参数获取模块具体包括：
[0036] 分解单元，用于根据改进的基于非参数模型的奇异矩阵分解方法中的矩阵A进行 加权组合，并对矩阵A进行SVD分解得到对角矩阵W，正交矩阵V，S角矩阵U;
[0037] 相对定量参数获取单元，用于根据阔值策略得到处理后的对角矩阵S，并根据对角 矩阵S确定灌注的相对定量参数;其中S = l/W。
[0038] 本发明所述的磁共振灌注成像后处理方法及系统，方法包括:对原始脑灌注图像 滤波，去除脑部边缘，得到滤波后脑灌注图像;接收用户的区域选择指令，获取在滤波后脑 灌注图像的中动脉区的选定区域，输出评估动脉输入函数的加权动脉输入曲线;根据改进 的Gamma函数分别对加权动脉输入曲线和浓度时间曲线进行拟合，得到优化的动脉输入曲 线和浓度时间曲线根据改进的基于非参数模型