基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统及其运作方法

摘要

一种基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统及其运作方法，基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统包含记忆体以及处理器。记忆体储存指令。处理器用以存取并执行指令以：将受测者的计算机断层影像对位到预设标准脑空间影像，以得出第一正规化受测计算机断层影像；增强第一正规化受测计算机断层影像的体素对比度，以得出增强后的第一正规化受测计算机断层影像；将增强后的第一正规化受测计算机断层影像对位到对照组平均值计算机断层影像，以得出第二正规化受测计算机断层影像；基于第二正规化受测计算机断层影像与复数对照组计算机断层影像，进行分析以得出标准分数图谱。借此，提升了计算机断层影像的分辨率及可靠性。

说明书

技术领域

本案涉及一种电子系统及其运作方法。详细而言，本案涉及一种基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统及其运作方法。

背景技术

目前的技术中，多使用磁振造影(Magnetic Resonance Imaging,MRI)技术来扫描患者脑部。然而，MRI拍摄时间较久(超过10分钟)且成本较高，在等待MRI拍摄过程中的急性梗塞性中风患者往往错失急救时间。再者，体内装有心脏起搏器、铁磁性金属植入物等患者都不能进行MRI检查。

计算机断层(Computed Tomography Imaging,CT)的成像技术来扫描患者脑部的时间较短(数秒钟)，然而，实务上，却不易从原始的计算机断层影像中直接识别出梗塞区域。

发明内容

本发明提出一种基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统及其运作方法，改善先前技术的问题。

在本发明的一实施例中，本发明所提出的基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统，包含记忆体以及处理器。记忆体储存指令。处理器用以存取并执行指令以：将受测者的计算机断层影像对位到预设标准脑空间影像，以得出第一正规化受测计算机断层影像；增强第一正规化受测计算机断层影像的体素对比度，借以从第一正规化受测计算机断层影像中去除头骨部分及脑脊髓液部分，以得出增强后的第一正规化受测计算机断层影像；将增强后的第一正规化受测计算机断层影像对位到一对照组平均值计算机断层影像，以得出第二正规化受测计算机断层影像；平滑化第二正规化受测计算机断层影像，以得出平滑化的第二正规化受测计算机断层影像；基于平滑化的第二正规化受测计算机断层影像与复数对照组计算机断层影像，进行分析以得出标准分数图谱。

在本发明的一实施例中，处理器存取并执行至少一指令以：将复数对照者计算机断层影像进行平均值及标准差运算，以得出对照组平均值计算机断层影像。

在本发明的一实施例中，处理器存取并执行至少一指令以：通过训练后的一神经网络，在标准分数图谱中标示至少一梗塞区域。

在本发明的一实施例中，处理器存取并执行至少一指令以：透过数据增量，将第一数量的影像分割成第二数量的影像，供神经网络进行深度学习的训练，以得出能够将第二数量的影像分类出有梗塞及无梗塞的训练后的神经网络。

在本发明的一实施例中，神经网络为卷积神经网络。

在本发明的一实施例中，本发明提出基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统的运作方法，基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统的运作方法包含处理器，运作方法包含以下步骤：透过处理器将受测者的计算机断层影像对位到一预设标准脑空间影像，以得出第一正规化受测计算机断层影像；透过处理器增强第一正规化受测计算机断层影像的体素对比度，借以从第一正规化受测计算机断层影像中去除头骨部分及脑脊髓液部分，以得出增强后的第一正规化受测计算机断层影像；透过处理器将增强后的第一正规化受测计算机断层影像对位到一对照组平均值计算机断层影像，以得出第二正规化受测计算机断层影像；透过处理器平滑化第二正规化受测计算机断层影像，以得出平滑化的第二正规化受测计算机断层影像；透过处理器基于平滑化的第二正规化受测计算机断层影像与复数对照组计算机断层影像，进行分析以得出标准分数图谱。

在本发明的一实施例中，运作方法还包含以下步骤：将复数对照者计算机断层影像进行平均值及标准差运算，以得出对照组平均值计算机断层影像。

在本发明的一实施例中，运作方法还包含以下步骤：通过训练后的神经网络，在标准分数图谱中标示至少一梗塞区域。

在本发明的一实施例中，运作方法还包含以下步骤：透过数据增量，将第一数量的影像分割成第二数量的影像，供神经网络进行深度学习的训练，以得出能够将第二数量的影像分类出有梗塞及无梗塞的训练后的神经网络。

在本发明的一实施例中，神经网络为卷积神经网络。

综上所述，本发明的技术方案与现有技术相比具有明显的优点和有益效果。本发明提供的基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统及其运作方法，提升了计算机断层影像的分辨率及可靠性。

以下将以实施方式对上述的说明作详细的描述，并对本发明的技术方案提供更进一步的解释。

附图说明

参照后续段落中的实施方式以及下列附图，当可更佳地理解本案的内容：

图1为根据本案一些实施例绘示的基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统的方块图；

图2为根据本案一些实施例绘示的基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统的运作方法的流程图；以及

图3至图9为根据本案一些实施例绘示的基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统所处理的影像的示意图。

【符号说明】

为让本发明的上述和其他目的、特征、优点与实施例能更明显易懂，所附符号的说明如下：

100…基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统

110…记忆体

112…处理器

116…显示器

120…数据库

130…计算机断层扫描装置

200…运作方法

300…计算机断层影像

400…预设标准脑空间影像

500…第一正规化受测计算机断层影像

600…增强后的第一正规化受测计算机断层影像

700…第二正规化受测计算机断层影像

800…平滑化的第二正规化受测计算机断层影像

900…标准分数图谱

910…梗塞区域

S201

具体实施方式

以下将以附图及详细叙述清楚说明本案的精神，任何所属技术领域中具有通常知识者在了解本案的实施例后，当可由本案所教示的技术，加以改变及修饰，其并不脱离本案的精神与范围。

本文的用语只为描述特定实施例，而无意为本案的限制。单数形式如“一”、“这”、“此”、“本”以及“该”，如本文所用，同样也包含复数形式。

关于本文中所使用的“耦接”或“连接”，均可指二或多个元件或装置相互直接作实体接触，或是相互间接作实体接触，亦可指二或多个元件或装置相互运作或动作。

关于本文中所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。

关于本文中所使用的“及/或”，是包括所述事物的任一或全部组合。

关于本文中所使用的用词(terms)，除有特别注明外，通常具有每个用词使用在此领域中、在本案的内容中与特殊内容中的平常意义。某些用以描述本案的用词将于下或在此说明书的别处讨论，以提供本领域技术人员在有关本案的描述上额外的引导。

图1为根据本案一些实施例绘示的基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统100的示意图。如图1所示，在一些实施例中，基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统100可包含记忆体110以及处理器112。

在一些实施例中，记忆体110可为快闪(flash)记忆体、硬盘(HDD)、固态硬盘(SSD)、动态随机存取记忆体(DRAM)或静态随机存取记忆体(SRAM)。在一些实施例中，记忆体110可储存至少一指令，此指令关联于一种基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统的运作方法。

在一些实施例中，处理器112包含但不限于单一处理器以及多个微处理器的集成，例如，中央处理器(CPU)或绘图处理器(GPU)等。该些(微)处理器电性耦接于记忆体，借此，处理器112可自记忆体110存取此指令，并依据此指令执行特定应用程序，借以实施前述基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统100的运作方法。为了更佳地理解此运作方法，其详细步骤将于下面段落中解释之。

如图1所示，在一些实施例中，处理器112可选择性地通讯耦接于数据库120。在一些实施例中，数据库120当中可储存有复数计算机断层影像，尤为对应于不同年龄区间的复数正常对照者的脑部计算机断层影像。在一些实施例中，数据库120可实施于基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统100外的伺服器中。在一些实施例中，数据库120亦可实施于记忆体110。

如图1所示，处理器112可选择性地通讯耦接于计算机断层扫描装置130。在一些实施例中，计算机断层扫描装置130的运作可产生复数计算机断层影像，尤为对应于复数正常对照者的脑部磁振造影影像。在一些实施例中，计算机断层扫描装置130可储存该些脑部磁振造影影像，或传输该些脑部磁振造影影像至特定储存装置储存。在一些实施例中，计算机断层扫描装置130亦可替换为可取得脑部内部结构的影像的其他扫描设备。

于图1中，处理器112电性耦接显示器116，显示器116可呈现如图3至图9中的影像，以便于操作者观看。

应理解，前述的“电性耦接”或“通讯耦接”可指涉实体或非实体的耦接。例如，在一些实施例中，处理器112可通过实体线路耦接于数据库120。在又一些实施例中，处理器112可通过无线通讯标准耦接于计算机断层扫描装置130。然而，本案的耦接方式并不以前述实施例为限。通过前述耦接方式，处理器112以及数据库120/计算机断层扫描装置130可进行单向的信息传送或双向的信息交换。

请同时参照图1及图3至图9，处理器112用以存取并执行指令以：将受测者(如：急性梗塞性中风患者)的计算机断层影像300对位到预设标准脑空间影像400，以得出第一正规化受测计算机断层影像500，其中预设标准脑空间影像400例如可为计算机断层扫描装置130的供应商提供的参考影像。

处理器112用以存取并执行指令以：增强第一正规化受测计算机断层影像500的体素(Voxel)对比度，借以从第一正规化受测计算机断层影像中去除头骨部分及脑脊髓液部分，以得出增强后的第一正规化受测计算机断层影像600。举例而言，第一正规化受测计算机断层影像500中-1000至-100的单位值平移至0至900后再加上1000，-99至100的单位值线性调整刻度至911至3100的单位值，大于100的单位值一律加上3000单位值。

处理器112用以存取并执行指令以：将增强后的第一正规化受测计算机断层影像600对位到对照组平均值计算机断层影像，以得出第二正规化受测计算机断层影像700。在本发明的一实施例中，处理器112存取并执行至少一指令以：将复数对照者计算机断层影像进行平均值及标准差运算，以得出对照组平均值计算机断层影像。实作上，复数对照者计算机断层影像亦需先行经过上述第一次正规化及增强体素对比度的处理。

处理器112用以存取并执行指令以：平滑化第二正规化受测计算机断层影像700，以得出平滑化的第二正规化受测计算机断层影像800，借此提升影像中的信噪比。

处理器112用以存取并执行指令以：基于平滑化的第二正规化受测计算机断层影像800与复数对照组计算机断层影像，进行分析以得出标准分数(t-score)图谱900。

标准分数(t-score)是满足以下关系式：

n为复数对照者计算机断层影像的数目，χ为平滑化的第二正规化受测计算机断层影像800中各体素的强度值，C

在本发明的一实施例中，处理器112存取并执行至少一指令以：通过训练后的神经网络，在标准分数图谱900中标示至少一梗塞区域910。

在本发明的一实施例中，处理器存取并执行至少一指令以：透过数据增量，将第一数量的影像分割成第二数量的影像，供神经网络(如：卷积神经网络)进行深度学习的训练，以得出能够将第二数量的影像分类出有梗塞及无梗塞的训练后的神经网络。实作上，数据增量可以分割立体影像与/或八向平移分割位置后再重新分割立体影像，使第二数量的影像远多于第一数量的影像，借以达成有效率的机器学习。

为了对上述基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统100的运作方法做更进一步的阐述，请同时参照图1～图9，图2为根据本案一些实施例绘示的基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统100的运作方法200的流程图。运作方法200包含步骤S201

于步骤S201，透过处理器112将受测者(如：急性梗塞性中风患者)的计算机断层影像300对位到预设标准脑空间影像400，以得出第一正规化受测计算机断层影像500，其中预设标准脑空间影像400例如可为计算机断层扫描装置130的供应商提供的参考影像。

于步骤S202，透过处理器112增强第一正规化受测计算机断层影像500的体素对比度，借以从第正规化受测计算机断层影像中去除头骨部分及脑脊髓液部分，以得出增强后的第一正规化受测计算机断层影像600。举例而言，第一正规化受测计算机断层影像500中-1000至-100的单位值平移至0至900后再加上1000，-99至100的单位值线性调整刻度至911至3100的单位值，大于100的单位值一律加上3000单位值。

于步骤S203，透过处理器112将增强后的第一正规化受测计算机断层影像600对位到对照组平均值计算机断层影像，以得出第二正规化受测计算机断层影像700。在本发明的一实施例中，透过处理器112将复数对照者计算机断层影像进行平均值及标准差运算，以得出对照组平均值计算机断层影像。实作上，复数对照者计算机断层影像亦需先行经过上述第一次正规化及增强体素对比度的处理。

于步骤S204，透过处理器112平滑化第二正规化受测计算机断层影像700，以得出平滑化的第二正规化受测计算机断层影像800，借此提升影像中的信噪比。

于步骤S205，透过处理器112基于平滑化的第二正规化受测计算机断层影像800与复数对照组计算机断层影像，进行分析以得出标准分数图谱900。

在运作方法200中，透过处理器112通过训练后的神经网络，在标准分数图谱900中标示至少一梗塞区域910。

在运作方法200中，透过处理器112进行数据增量，将第一数量的影像分割成第二数量的影像，供神经网络(如：卷积神经网络)进行深度学习的训练，以得出能够将第二数量的影像分类出有梗塞及无梗塞的训练后的神经网络。实作上，数据增量可以分割立体影像与/或八向平移分割位置后再重新分割立体影像，使第二数量的影像远多于第一数量的影像，借以达成有效率的机器学习。

综上所述，本发明的技术方案与现有技术相比具有明显的优点和有益效果。本发明为提供的基于计算机断层成像分析脑组织成分的系统100及其运作方法120，提升了计算机断层影像的分辨率及可靠性。

虽然本发明已以实施方式揭露如上，然其并非用以限定本发明，任何熟悉此技艺者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰，因此本发明的保护范围当视所附的权利要求书所界定的范围为准。