一种基于三维拉普拉斯算子的脑皮层厚度估计方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910921075.6
IPC分类号：G06F30/23;G06T17/20;G16H50/20;G06F119/08
申请日期：
2019-09-27
申请人：
鲁东大学

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著录项信息

专利名称	一种基于三维拉普拉斯算子的脑皮层厚度估计方法
申请号	CN201910921075.6	申请日期	2019-09-27
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2020-02-21	公开/公告号	CN110826263A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F30/23	IPC分类号	G;0;6;F;3;0;/;2;3;;;G;0;6;T;1;7;/;2;0;;;G;1;6;H;5;0;/;2;0;;;G;0;6;F;1;1;9;/;0;8查看分类表>
申请人	鲁东大学	申请人地址	山东省烟台市芝罘区红旗中路186号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	鲁东大学	当前权利人	鲁东大学
发明人	王刚;孔得平;范永辉
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

对脑磁共振成像（MRI）中的脑皮层厚度估计是神经影像学中研究脑发育和神经退行性疾病的重要技术手段。本发明提出一种基于三维拉普拉斯算子的脑皮层厚度估测算法，可精确地捕捉脑核磁共振成像中的几何形态特征。首先，该方法从消除灰质层表面和白质层表面产生的交叉重叠区域入手，构建反映大脑固有的几何特征且与MRI相匹配的四面体网格；其次，该方法利用四面体网格的几何约束关系构建三维拉普拉斯算子,运用有限元方法计算狄氏边界下的脑皮层内部温度场的分布；然后，确定局部等温面，利用计算几何的方法求得温度场中等温面的梯度线方向，以及利用半边‑半面数据存储结构快速锁定梯度线上内部点所在的四面体网格单元；结合设定的梯度步长，最终根据每条梯度线方向和步长获得脑皮层的厚度特征信息。本文发明的方法通过构建高质量脑皮层四面体网格和高精度温度场梯度线的确定可以有效地提高脑皮层的形态结构检测能力。

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