基于人体解剖结构对称性的磁共振成像扫描自动定位方法

摘要

本发明公开一种基于人体解剖结构对称性的磁共振成像扫描自动定位方法，包含如下步骤：a)获取MRI定位图像；b)利用人体解剖结构的对称性，在MRI定位图像上自动计算不同方位的定位信息；c)输出MRI定位图像的定位信息；其中步骤b)还包括：1)在整幅图像中分割出目标区域；2)初始化上述目标区域的对称轴；3)计算上述目标区域中关于上述对称轴对称的点集；4)基于上述点集定义代价函数，通过优化处理得到上述代价函数最优值；5)得到与上述代价函数最优值对应的作为定位信息的对称轴。本发明实现了MRI扫描的自动准确定位，保证断层扫描图像的一致性，提高了定位精度和工作效率。

说明书

技术领域

本发明涉及一种医学影像处理定位方法，具体地说是基于人体解剖结构对称性的磁共振成像扫描自动定位方法。

背景技术

在MRI(Magnetic Resonance Imaging，磁共振成像)扫描中，需要预先扫描获得定位图像，在定位图像中设定参考定位线，由此来确定MRI断层扫描的位置和方向。

现有技术中，一般会在定位图像中由系统自动生成以定位图像的几何中心为中心、与x轴或者y轴方向平行的参考定位线，参考定位线的位置和方向决定了MRI断层扫描的位置和方向。但是在实际应用中，临床要求参考定位线的位置和方向与扫描的部位相对应，如以脑横断面的图像作为定位图像，在此定位图像上设定扫描矢状面断层的参考定位线时，参考定位线的中心位于大脑裂中心位置、方向与大脑裂平行；而以腰椎冠状面的图像作为定位图像，在此定位图像上设定扫描矢状面断层的参考定位线时，参考定位线的中心位于脊髓中心位置、方向与脊髓平行。因此，仅以定位图像的几何中心为中心、与x或者y轴方向平行的参考定位线不能满足临床的需求。

为解决这个问题，现有技术中又提供了手工调整参考定位线的位置和方向的方法，以满足对不同部位进行MRI断层扫描的需要。但是，采用手工调整参考定位线的位置和方向存在以下不足：

1、由于不可避免的人为误差，无法保证参考定位线的一致性；

2、人工操作定位精度低；

3、增大了医生的工作量，浪费扫描时间，降低了医生的工作效率。

发明内容

为了克服上述不足，本发明的目的在于提供一种方便医生操作、缩短病人的总扫描时间的基于人体解剖结构对称性的磁共振成像扫描自动定位方法。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

包含如下步骤：a)获取MRI定位图像；b)利用人体解剖结构的对称性，在MRI定位图像上自动计算不同方位的定位信息；c)输出MRI定位图像的定位信息。

上述步骤b)具体为：

1)在整幅图像中分割出目标区域；2)初始化上述目标区域的对称轴；3)计算上述目标区域中关于上述对称轴对称的点集；4)基于上述点集定义代价函数，通过优化处理得到上述代价函数最优值；5)得到与上述代价函数最优值对应的作为定位信息的对称轴；

上述步骤2)初始化上述目标区域的对称轴是基于计算上述目标区域的主轴进行的；上述步骤4)代价函数定义为上述目标区域中对称点灰度差的绝对值之和。

本发明具有以下有益效果及优点：

1.实现了MRI扫描的自动准确定位。由于本发明的定位线是基于人体解剖结构对称性特征自动生成，可一次性满足临床定位需求，不需要再进行手工调整；

2.保证断层扫描图像的一致性。本发明可以自动地、准确地计算出目标区域的定位线，保证同一名医生在不同的时间内或者不同医生在同一时间内对同一部位定位时的一致性，从而确保断层扫描图像的一致性；

3.提高定位精度。本发明在临床应用方面可降低手工定位时的人为误差，准确地计算出目标区域的定位线，尤其是在定位图像成像质量不佳、目标区域特征难以辨认时，定位效果依然很好；

4.提高了工作效率：本发明由于可以一次性自动确定满足需要的定位线，不用手工反复调整，因而可以减少病人的扫描时间，提高医生的工作效率；

5.应用范围广：本发明除可应用于脑横断面、颈椎冠状面、腰椎冠状面的定位外，还可以扩展推广到其他具备解剖结构对称性的部位。

附图说明

图1为本发明方法流程图；

图2为本发明图像对称性原理说明图；

图3～5为本发明的效果图(一)～(三)。

具体实施方式

如图1所示，本发明具体包括如下步骤：

S10：在获取的MRI整幅图像中分割出目标区域，即使用图像分割法，如双峰法、大津法或迭代法等(本实施例采用大津法)，计算图像中目标区域和背景区域分割的阈值，使用此阈值分割出图像中的目标区域；

S20：计算目标区域的主轴，把主轴作为初始对称轴，对称轴方程可表示为：y＝ax+b；

本实施例中，主轴作为对称轴的初始值，计算主轴的部分可以分为两步，一步是先计算目标区域的重心(x，y)，作为主轴上的点；第二步是计算主轴的角度α₀，计算主轴的角度可以根据公式 $>>>\alpha >0>>=>>1>2>>arctan>>(>->>>>2>I>>xy>>>>I>x>>->>I>y>>>>)>>>s>计算，$

其中：I_x和I_y是惯性距，I_xy是惯性积，它们的计算公式是 $>>>I>x>>=>>\int >A>{$ >>>I>y>>=>>\int >A>{$ >>>I>xy>>=>>\int >A>>xydA>,>>s>A为目标区域；$}^{}$}^{}$

S30：计算目标区域中关于对称轴对称的点集；在对称轴垂直的方向上找与对称轴的距离相等的点，这些点就是对称点，所有对称点就组成了对称点集；

S40：计算代价函数f(u，v)，即计算目标区域中对称点灰度差的绝对值之和： $>>f>>(>u>,>v>)>>=>>\Sigma >>i>=>0>>n>>|>G>>(>>x>>i>0>>>,>>y>>i>0>>>,>z>)>>->G>>(>>x>>i>1>>>,>>y>>i>1>>>,>z>)>>|>>s>$

其中：G(x_i0，y_i0，z)、G(x_i1，y_i1，z)分别是对称点的灰度值，n为目标区域内对称点组数，z为对称轴；

S50：判断步骤S40中代价函数值是否最优(本实施例采用最小值为最优值)；

S60：当代价函数值最小时，搜索完成，输出与上述代价函数最优值对应的作为定位信息的对称轴；

S70：否则修正对称轴，返回S30，重新计算代价函数进行搜索。

上述步骤S30至步骤S50是以目标区域的主轴方向和重心计算出的主轴作为对称轴的初始值，使用最优化搜索算法搜索准确的对称轴位置和方向，如Powell搜索算法。

考虑人体解剖结构具有对称性的特点，这种对称不仅体现在几何结构上，而且在图像的灰度上也具有一定的对称性，如图2所示，直线为对称轴，圆形、三角形、正方形分别为关于对称轴对称的三组对称点，假设灰度值分别为1、2、3，如果图像完全对称，那么每组对称点灰度值之差等于零，整幅图像对称点集的灰度差的绝对值之和等于零。实际图像中对称的两个像素点的灰度值并不一定相等，而是相近的，因此可以在图像中移动或者旋转图像的对称轴，每移动一个位置，计算整幅图像关于对称轴对称的所有像素点的灰度差的总和，当这个总和达到最小值时，此位置的对称轴即为目标区域准确的作为定位信息的对称轴。

本发明计算出目标区域的主轴的角度α₀和重心(x，y)作为对称轴初始值，把目标区域对称轴两侧对称点集灰度差之和的表达式作为代价函数；然后在一定范围内改变重心点(x，y)坐标和对称轴方向三个参数，使用最优化搜索算法搜索代价函数的最小值，当搜索完成时得到的即是所求取的对称轴，此所求取的对称轴即为MRI定位图像的定位线。

此方法同时应用于脑横断面、颈椎冠状面、腰椎冠状面以及其他具备解剖结构对称性部位的定位，效果如图3～图5所示，分别为脑部横断面定位效果图、颈椎冠状面定位效果图以及腰椎冠状面定位效果图。