申请/专利权人：浙江大学

申请日：2022-12-22

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN116109571B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/136;G06T17/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2023.05.30#实质审查的生效;2023.05.12#公开

摘要：本发明公开了一种面听神经自动化纤维束重建方法及系统，首先采集前庭神经鞘瘤病人的T2和DWI数据进行预处理，在T2图像上绘制起始播种ROI；基于扩散张量模型，使用确定性追踪算法完成初始面神经追踪；在初始追踪的基础上，对每一条纤维，以它的结束点作为新的播种点，根据当前纤维长度更新阈值角度，在新的播种点和追踪条件下，延长该纤维；重复该过程，直至纤维长度超出预期或者阈值角超出合理值；去除偏离核心纤维束的纤维；将分割出的肿瘤在图像坐标系并划分八个方位，确定面神经内听道至小脑桥角这段相对于肿瘤的位置。本发明实现了前庭神经鞘瘤患者中面听神经的自动化追踪与识别，方便临床医生使用，更有利于肿瘤切除手术中神经功能的保留。

主权项：1.一种面听神经自动化纤维束重建方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，数据采集与处理：采集听神经瘤病人磁共振成像的T2和DWI数据，对DWI数据进行预处理，在T2图像上绘制内听道ROI作为起始播种区；基于扩散张量模型DTI，使用确定性追踪算法进行初始面听神经追踪；S2，纤维生长：在初始面听神经追踪的基础上，对每一条纤维，根据该纤维当前总长度更新阈值角度，然后以上一次追踪的结束点为中心，在0.1mm的范围内随机选择一个新的播种点，在新的播种点和阈值角度条件下延长该纤维；对延长后的纤维重复该过程，直至每条纤维的总长度超出预期值或者阈值角度超出合理值；将新延长的纤维与各自对应的纤维连接，将连接后得到的纤维组合在一起，构成面神经纤维束；S3，纤维筛选：计算面神经纤维束的长度分布图，去除长度偏离平均值过大的纤维，进一步去除偏离核心纤维束的纤维；S4，确定肿瘤与面神经的位置关系：将筛选后得到的纤维束叠加在T2图像上显示，采用阈值分割法从平均扩散系数MD图像中分割出肿瘤；其中，平均扩散系数MD图像根据DWI数据得到；将分割出的肿瘤在图像坐标系中分成上极、前上、前中、前下、下极、后上、后中、后下八个分区，确定内听道至小脑桥角这段的面神经相对于肿瘤的位置。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 一种面听神经自动化纤维束重建方法及系统

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