基于MRI图像的脊髓识别与分割系统的设计与实现

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多发性硬化症(Multiple Sclerosis,MS)是一种常见的神经免疫性中枢神经脱髓鞘疾病。其病灶部位常位于脊髓,并且脊髓的损伤程度与MS病人的临床表现具有非常强的统计相关性。因而脊髓组织损伤的定量分析具有非常重要的现实价值。作为一种无损检测方法,核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)在MS的诊断中起到了重要的作用。且因脊髓自身的形状和复杂的外部环境,常规MRI不足以清晰的显示脊髓的局部特征。而高分辨率MRI导致扫描数据量明显增加。医生需肉眼从大量的数据中寻找脊髓内的组织病变信息。这一诊断过程耗时耗力且误诊率较高。为提高诊断效率,FreeSurfer、SPM(Statistical parametric mapping)、FSL(FMRIB Software Library)等多款协助检测脊髓内组织损伤的软件应运而生。但这些协助软件多存在以下几点问题:一、不能实现对脊髓的全自动化检测。二、不能有效的对不同加权的MRI图像进行识别。三、对信噪比较低的图片有着较高的失误率。四、不能准确识别异常的脊髓结构。针对上述问题,本文运用多种图像处理技术,采用Python语言设计了一个软件系统,具有如下功能:(1)检测MRI图像中脊髓位置信息(包括坐标,朝向以及体积)。根据图像的信号对比,对脊髓组织进行整体检测和分割,并通过实验验证了检测和分割效果。(2)自动标记MRI图像中脊髓各个分段位置。输出脊髓各个分段的坐标以及横截面积。(3)自动划分脊髓中的白质和灰质。通过对健康成年人的脊髓结构进行分析,构建灰质和白质的模板,再将模板配准到实际图像,最后输出灰质和白质区域的坐标。该软件在临床MRI图像应用中,展现出了较高的准确性、稳定性、可重复性,对提高MS以及各类神经免疫性疾病的诊断效率和准确度具有重要意义。
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