基于磁共振图像的颈动脉斑块分析装置

1.本发明涉及图像分析技术，特别是涉及一种磁共振图像的分析技术。


背景技术：

2.卒中、缺血性心脏病、恶性肿瘤共同组成大多数国家的三大致死疾病。其中，卒中已经超过恶性肿瘤成为我国第一致死病因。尤其是，缺血性卒中更是占到所有卒中的60%-80%。因此，针对卒中的提前预防，尤其是缺血性卒中的研究是极为必要的。
3.既往研究大多集中关注颈动脉中重度狭窄患者，而较少关注颈动脉轻度狭窄患者。临床中，颈动脉粥样硬化斑块的易损性而非狭窄程度，才是导致脑梗死猝发的最重要原因。然而目前的抗动脉粥样硬化斑块治疗策略并不能完全阻止脑梗死发生。越来越多的研究发现，大脑默认网络（dmn，指的是大脑在静息状态下表现为一致活跃的脑区，主要功能节点包括内侧前额叶皮层（mpfc），楔前叶，角回和前扣带皮层（acc），后扣带皮层（pcc））参与调控有炎症免疫反应介导的神经精神类疾病。尤其是默认网络内的acc 和 mpfc 可能是参与系统性炎性活动的高级皮层，默认网络内 acc 和 mpfc 可能调控系统性炎性活动参与颈动脉的粥样硬化过程。因为，目前认为，斑块内炎症免疫反应是影响颈动脉斑块易损性的关键：炎症反应通过促发氧化应激、脂质代谢，新生滋养血管甚至反馈中枢神经递质介导易损斑块演变及血栓事件发生的全过程。研究证实杏仁体及下丘脑是调控动脉粥样硬化的炎症反应的重要脑结构；脑内高级皮层 acc、mpfc 通过大量的节点与控制自主神经系统的皮层下结构（杏仁体和下丘脑）相互关联，调控中枢神经递质介导斑块内炎性标志物的活动，协同易损斑块附近血流动力学改变，促发颈动脉易损斑块的破裂。
4.因此，如何探究无明显狭窄颈动脉斑块患者大脑改变，寻找颈动脉斑块早期特异性影像学标记物，构建二者之间的关联，是早期筛选高危卒中，尤其是缺血性卒中领域中亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

5.为解决上述技术问题，本发明提出一种基于磁共振图像的颈动脉斑块分析装置，包括：获取模块，用于获得磁共振图像；第一提取模块，与获取模块连接，用于根据磁共振图像，提取脑体积数据；第二提取模块，与获取模块连接，用于根据磁共振图像，提取功能网络拓扑数据；第三提取模块，与获取模块连接，用于根据磁共振图像，提取白质纤维束数据；控制模块，与第一提取模块、第二提取模块和第三提取模块连接，用于根据脑体积数据、功能网络拓扑数据和白质纤维束数据，分析颈动脉斑块的性质。
6.进一步地，第一提取模块，包括：第一分割单元，用于分割磁共振图像，以获得白质分割图像、灰质分割图像和脑脊液分割图像；
第一计算单元，用于根据白质分割图像、灰质分割图像和脑脊液分割图像，计算脑体积数据。
7.进一步地，第二提取模块，包括：第二分割单元，用于分割磁共振图像，得到若干个脑区；第二计算单元，视每个脑区为一个节点，用于判断两两节点间的功能连接，构建功能网络拓扑数据。
8.进一步地，第二计算单元，包括：相关系数计算小单元，用于计算若干个脑区两两之间的皮尔森相关系数；第二判断小单元，用于判断两两脑区之间的皮尔森相关系数是否超过设定阈值，若超过则判定该两两脑区之间有连接，若不超过则判定该两两脑区无连接；网络构建小单元，用于根据两两脑区之间是否有连接的判定结果，构建功能网络拓扑数据。
9.进一步地，第三提取模块，包括：脑区提取单元，用于计算张量前剥除多余的头皮，得到面罩图像确定张量计算范围；第三计算单元，根据张量计算范围，计算张量参数，用于分析白质纤维束数据。
10.进一步地，控制模块，包括：积分计算单元，用于根据脑体积数据、功能网络拓扑数据和白质纤维束数据，计算颈动脉斑块的积分；定性分析单元，与积分计算单元连接，用于判断颈动脉斑块的积分是否超过设定阈值，若超过则定性为预警斑块；若未超过则定性为安全斑块。
11.进一步地，颈动脉斑块的积分，采用公式（1）进行计算：p=k1*h1+ k2*h2+ k3*h3ꢀꢀ
（1）其中，p表示颈动脉斑块的积分；k1、k2、k3分别表示脑体积数据、功能网络拓扑数据和白质纤维束数据的权重；h1、h2、h
3 分别表示脑体积数据、功能网络拓扑数据和白质纤维束数据的单项积分。
12.进一步地，脑体积数据的单项积分，设定为：若全脑体积低于设定阈值，则记1分；若右枕中回灰质体积超过设定阈值，则记1分；若双侧舌回灰质体积超过设定阈值，则记1分。
13.进一步地，功能网络拓扑的单项积分，设定为：若左侧额中回中心度高于设定阈值，则记1分；若右颞中回中心介数低于设定阈值，则记1分；若左侧额中回和右顶下缘角回效能高于设定阈值，则记1分；若右侧颞中回效能低于设定阈值。
14.进一步地，白质纤维束数据的单项积分，设定为：若双侧丘脑前辐射、下额枕束的rd值大于设定阈值，则记1分；若胼胝体辐射线额部和钩束的rd值大于设定阈值，则记2分；若左侧皮质脊髓束和扣带的rd值大于设定阈值，则记1分。
15.本发明提供基于磁共振图像的颈动脉斑块分析装置，打破常规对颈动脉斑块自身的研究，探索斑块与大脑结构的关联，从大脑初期变化，尤其是脑体积数据、功能网络拓扑数据和白质纤维束数据这三个特征，构建颈动脉斑块的性质分析装置，其将理论研究应用于具体实践，对颈动脉斑块的性质做定性分析，如是破裂概率大的预警斑块或破裂概率小
的安全斑块，可用于脑缺血的预测和预防。该分析装置用于临床预警，防患未然具有非常大的积极效应，能够很大程度上提高诊断精准度，挽救病患生命。
附图说明
16.图1为本发明颈动脉斑块破裂的预警装置的结构框图。
具体实施方式
17.如图1所示，本发明提供一种基于磁共振图像的颈动脉斑块分析装置：获取模块，用于获得磁共振图像；具体的，可选但不仅限于采用磁共振仪由一名熟悉影像科的医生操作，进行头部扫描以获取磁共振图像。优选的，后续为提取脑体积数据，可选但不仅限于行头部t1加权结构相、t2加权结构相、dwi序列、flair序列和三维颅脑容积磁共振成像(bravo)序列扫描。bravo序列参数为：脉冲重复时间(repetition time, tr)：7.792ms, 回波时间(echo time, te)：2.984ms, 翻转角：7
°
,层数188, 层厚1mm, 层间距1mm, 矩阵：256
´
256, 体素大小：1
´1´
1mm3。为提取功能网络拓扑数据，可选但不仅限于采用rsfmri，数据采集使用epi序列，具体参数为：tr：2000ms, te：30ms, 翻转角：90
°
, 层数32, 层厚4mm, 矩阵：64
´
64, 体素大小：3
´3´
3mm3，扫描时间360s。为提取白质纤维束数据，可选但不仅限于行平面回波成像序列进行扫描，dti 参数为：tr（repetitiontime，重复时间） = 12000 ms，te（echo time，回波时间）= 72.5 ms，矩阵256
×
256，fov（field of view，视野） = 230
×
230mm，层厚3 mm，扩散敏感梯度方向32 个，扩散敏感系数（b）= 0、1000 s/mm2。在dti 扫描前均行常规t1wi、t2wi、flair、弥散加权成像（diffusion-weighted imaging，dwi）扫描以排除既往及急性卒中和颅内其他器质性病变，以及评估颅内脑白质高信号情况。
18.第一提取模块，与获取模块连接，用于根据磁共振图像，提取脑体积数据。具体的，该脑体积数据，可选但不仅限于包括白质体积、灰质体积和脑脊液体积、全脑体积（tcbv，是脑实质体积与颅脑总体积的比值。其中，脑实质体积是除去脑脊液体积后，大脑白质体积和大脑灰质体积之和）、各脑区的白质体积、灰质体积和脑脊液体积等参数中的一个或多个。
19.第二提取模块，与获取模块连接，用于根据磁共振图像，提取脑部功能网络拓扑数据。具体的，该功能网络拓扑数据，可选但不仅限于为各脑区的连接情况。
20.第三提取模块，与获取模块连接，用于根据磁共振图像，提取白质纤维束数据。具体的，该白质纤维束数据，可选但不仅限于为dti 各参数，计算出每个被试的张量参数如fa、md、ad 和rd ，用于tbss 分析。
21.控制模块，与第一提取模块、第二提取模块和第三提取模块连接，用于根据脑体积数据、功能网络拓扑数据和白质纤维束数据，分析颈动脉斑块的性质。具体的，可选但不仅限于根据脑体积数据、功能网络拓扑数据和白质纤维束数据三个特征，分析颈动脉斑块是破裂概率大的预警斑块或破裂概率小的安全斑块。
22.在该实施例中，本发明提出一种基于磁共振图像的颈动脉斑块分析装置，打破常规对颈动脉斑块自身的研究，探索斑块与大脑结构的关联，从大脑初期变化，尤其是脑体积数据、功能网络拓扑数据和白质纤维束数据这三个特征，构建颈动脉斑块的性质分析装置，其将理论研究应用于具体实践，对颈动脉斑块的性质做定性分析，如是破裂概率大的预警
斑块或破裂概率小的安全斑块，可用于脑缺血的预测和预防。以临床为例，若检查结果为无明显狭窄的颈动脉斑块（无症状斑块），采用本发明颈动脉斑块分析装置，即可根据大脑结构的细微变化，对存在的颈动脉斑块，做定性分析，判断其未来走向，是可能破裂导致缺血性卒中的预警斑块，还是不会破裂导致上述情况的安全斑块。该分析装置用于临床预警，防患未然具有非常大的积极效应，能够很大程度上提高诊断精准度，挽救病患生命。本发明的颈动脉斑块分析装置，探讨颈动脉斑块的易损调控因素（脑体积数据、功能网络拓扑数据和白质纤维束数据这三个脑部早期变化），以开发基于磁共振图像（脑功能图像）的颈动脉斑块的定性分析装置，有助于提前筛选区分具有相似内中膜厚度、却存在不同卒中风险的颈动脉斑块患者。从神经调控角度探讨颈动脉斑块的发生发展，分析斑块性质，深度挖掘颈动脉不同性质斑块的神经调控影像特征， 以智能领域手段挖掘多模态磁共振图像数据分析预测颈动脉不同性质斑块，分析神经调控机制参与颈动脉斑块演变，为临床早期筛选更易卒中的患者提供指导。
23.优选的，第一提取模块，可选但不仅限于包括：第一分割单元，用于分割磁共振图像，以获得白质分割图像、灰质分割图像和脑脊液分割图像，具体的可采用三维脑图像的分割方法，分割得到上述单个的图像；第一计算单元，用于根据白质分割图像、灰质分割图像和脑脊液分割图像，计算脑体积数据。优选的，第一提取模块，还可选但不仅限于包括第一预处理单元，对磁共振图像进行预处理，得到预处理后的磁共振图像，具体的包括：第一转换小单元，将磁共振图像转换为nifit格式（一般为dicom格式，则首先进行格式转换），得到转换后的第一磁共振图像；第一截取小单元，对转换后的第一磁共振图像，截取目标区域进行模板匹配，得到预处理后的第一磁共振图像（具体的，可选但不仅限于将得到的磁共振图像去除头部以下部位，得到仅包括头部区域的目标区域，再将图像按蒙特利尔模板进行调整，直至完成模板匹配）。更为具体的，还可选但不仅限于包括：第一检测单元，用于检测白质分割图像、灰质分割图像和脑脊液分割图像质量是否合格，若不合格，则重新分割或剔除；第一平滑单元，对合格的白质分割图像、灰质分割图像和脑脊液分割图像做进一步的平滑处理，优选为采用高斯平滑核fwhm 8进行平滑。更为具体的，第一计算单元，可选但不仅限于包括：要素计算小单元，根据白质分割图像、灰质分割图像和脑脊液分割图像，计算白质体积、灰质体积和脑脊液体积；全脑体积计算小单元，根据白质体积、灰质体积和脑脊液体积计算全脑体积作为脑体积数据（具体的，全脑体积（the total cerebral brain volume，tcbv）是脑实质体积与颅脑总体积的比值。脑实质体积是除去脑脊液体积后，大脑白质体积和大脑灰质体积之和）。更为具体的，还包括脑区体积计算小单元，用于根据白质分割图像、灰质分割图像和脑脊液分割图像计算各脑区的白质体积、灰质体积和脑脊液体积作为脑体积数据。
24.在该实施例中，给出了第一提取模块的具体结构，详解了其如何从磁共振图像提取脑体积数据的具体方式，其将体素看成大脑的基本构成单位，对脑结构数据进行白质（white matter, wm）、灰质（gray matter, gm）和脑脊液（cerebrospinal fluid，csf）的分割，统计检验比较分析组间各脑组织成分体素构成的差异，定量检测出脑组织的体积和密度差异，进而精确地显示脑形态学的异常及其差异脑区具体所在位置，提取白质体积、灰质体积、脑脊液体积、全脑体积及各局部各成分的体积。
25.更为优选的，第二提取模块，可选但不仅限于包括：第二分割单元，用于分割磁共
振图像，得到若干个脑区（若干的具体数值可选但不仅限于为90个）；第二计算单元，视每个脑区为一个节点，判断两两节点间的功能连接，构建功能网络拓扑数据。具体的，第二分割单元，可选但不仅限于使用aal（anatomical automatic labeling）大脑模板将全脑分割为若干个脑区。第二计算单元，可选但不仅限于依据各个脑区之间平均时间序列相关性构建功能网络。具体的，rs-fmri图像数据各个脑区的平均时间序列为每一个脑区时间序列加权所得。更为具体的，第二计算单元，可选但不仅限于包括：相关系数计算小单元，计算若干个脑区两两之间的皮尔森（r）相关系数；第二判断小单元，依次判断两两脑区的皮尔森相关系数是否超过设定阈值，若超过则判定该两两脑区之间有连接，若不超过则判定该两两脑区无连接；网络构建小单元，根据判断结果，构建功能网络拓扑数据。具体的，该功能网络拓扑数据，可选但不仅限于为一个若干*若干（90*90）的相关矩阵。优选的，该相关矩阵，可选但不仅限于为一个若干*若干（90*90）的二值矩阵，若两两脑区的皮尔森相关系数超过设定阈值，即二者之间有连接时，将矩阵相应位置的数值设定为1，若两两脑区的皮尔森相关系数未超过设定阈值，即二者之间无连接时，将矩阵相应位置的数值设定为0。更为具体的，该功能网络拓扑数据，可选但不仅限于包括全局网络参数、节点网络参数和网络中心节点。更为具体的，该第二提取模块，还可选但不仅限于包括：第二预处理单元，对磁共振图像进行预处理，得到预处理后的磁共振图像；具体的，第二预处理单元，可选但不仅限于包括：第二转换小单元，将磁共振图像转换为nifit格式（一般为dicom格式，则首先进行格式转换）；第二筛选小单元，将前5个时间点的头像数据去除，对余下的175个时间点数据继续处理，以减少早期数据质量不好对结果的影响；第二校正小单元，包括：时间校正，消除大脑各个部位采集时间不同对结果的影响；位置校正，调整每幅磁共振图像在x、y、z方向上处于同一位置，校正头部位置；标准化校正，将每个受试者的头像数据配准到epi模板，减少因头部形态不同对分析结果的影响；去线性漂移：rsfmri图像数据信号具有时间序列，消除此序列的线性漂移；回归协变量：减少wm信号和csf信号的影响；滤波筛选：选择0.01-0.08 hz波段；剔除：若受试者头部数据头动平移超过3mm、转动角度超过3
°
，则该被试予以剔除。
26.在该实施例中，给出了第二提取模块的具体结构，详解了其如何根据磁共振图像，提取功能网络拓扑数据的具体形式，首先将大脑分割为若干个脑区，然后采用图论方法，将大脑网络看成一个由节点和边组成的立体图，脑区或体素即为节点，节点间的结构连接为边，将大脑的连接量化，进而分析各种疾病状态下大脑结构功能网络节点或者边的改变，即功能网络拓扑数据。进一步地，采用01的二值矩阵表示功能网络拓扑数据，既计算简单操作容易，又浅显易懂便于理解。
27.更为优选的，第三提取模块，可选但不仅限于包括：脑区提取单元，用于计算张量前剥除多余的头皮，得到一个面罩图像（mask）以确定张量计算的范围；第三计算单元，计算出每个被试的张量参数（如fa、md、ad 和rd），用于分析白质纤维数据。更为具体的，第三提取模块，还可选但不仅限于包括第三预处理单元，对磁共振图像进行预处理，得到预处理后的磁共振图像；具体的，包括数据质量检查：检查数据基本参数、梯度方向、信噪比、头动情况；数据格式转换：采用micron 软件将原始dicom 格式转为4d nifti格式；头动涡流矫正：消除扫描过程中的头动，及头动和涡流所引起的形变；梯度方向矫正：将原始梯度方向根据涡流矫正的情况进行调整。
28.在该实施例中，给出了第三提取模块的具体结构，详解了其如何根据磁共振图像，
提取白质纤维束数据的具体形式，结构简单，数据准确。
29.更为优选的，控制模块，可选但不仅限于包括：积分计算单元，用于根据脑体积数据、功能网络拓扑数据和白质纤维束数据，计算颈动脉斑块的积分；定性分析单元，与积分计算单元连接，用于判断颈动脉斑块的积分是否超过设定阈值，若超过则定性为预警斑块；若未超过则定性为安全斑块。具体的，该具体阈值，可由本领域技术人员根据实际情况而确定，更为具体的，该具体阈值可根据检查者的年龄、性别、既往病史等基本信息而确定。
30.在该实施例中，给出了控制模块如何分析颈动脉斑块的一个具体实施例，其以脑体积数据、功能网络拓扑数据和白质纤维束数据这三个脑部特征为依据，采用评分机制，定性分析颈动脉斑块的性质，积分越高则发生破裂的概率越大，其预警性质越强，该方法简单明了，且运用了斑块破裂与脑部细微变化相关的理论研究，关联性和准确性极强。
31.更为优选的，该颈动脉斑块预警装置，还包括输出模块，与控制模块连接，用于输出分析结果。具体的，输出模块，可选但不仅限于通过声音、灯光、颜色、文字等输出分析结果，如通过喇叭等蜂鸣报警、led灯光闪烁、红灯、显示屏显示红色字体、预警斑块文字等信息，提示输出分析结果。
32.在该实施例中，本发明的颈动脉斑块预警装置，增设了输出模块，能够以各种形式输出判定结果，以供检查者和医生决策。
33.更为优选的，颈动脉斑块的积分，可选但不仅限于采用公式（1）进行计算：p=k1*h1+ k2*h2+ k3*h3ꢀꢀ
（1）其中，p表示颈动脉斑块的积分；k1、k2、k3分别表示脑体积数据、功能网络拓扑数据和白质纤维束数据的权重；h1、h2、h
3 分别表示脑体积数据、功能网络拓扑数据和白质纤维束数据的单项积分。
34.在该实施例中，给出了本发明计算颈动脉斑块积分的一个优选实施例，其基于理论研究将脑体积数据、功能网络拓扑数据和白质纤维束数据这三个脑部特征作为评判颈动脉斑块的影响因素，能够系统全面的定性分析颈动脉斑块的未来走向；而且对每个影响因素分配权重系数，能够根据各因素的影响大小分配对应权重，能够进一步提高对颈动脉斑块分析的精确度和准确性。
35.优选的，对于脑体积数据的单项积分，可选但不仅限于设定为：若全脑体积低于设定阈值，则记1分，提示其为预警斑块（危险斑块）的概率更大；若右枕中回灰质体积超过设定阈值，则记1分，提示其为易损斑块的概率更大；若双侧舌回灰质体积超过设定阈值，则记1分，提示其为易损斑块的概率更大。值得注意的，上述全脑或局部的体积参数仅为适应性举例，还可选但不仅限于根据其它参数计算单项积分，如任意脑区或全脑的白质体积、灰质体积和脑脊液体积、甚至是白质体积与灰质体积的相关性等。
36.优选的，对于功能网络拓扑的单项积分，可选但不仅限于设定为：若左侧额中回中心度高于设定阈值，则记1分，提示其为预警斑块（危险斑块）的概率更大；若右颞中回中心介数低于设定阈值，则记1分，提示其为预警斑块（危险斑块）的概率更大；左侧额中回和右顶下缘角回效能高于设定阈值，则记1分，提示其为预警斑块（危险斑块）的概率更大；右侧颞中回效能低于设定阈值，则记1分，提示其为预警斑块（危险斑块）的概率更大。值得注意的，与上述脑体积数据的单项积分类似的，上述参数仅为适应性举例。
37.优选的，对于白质纤维束数据的单项积分，可选但不仅限于设定为：若双侧丘脑前
辐射、下额枕束、胼胝体辐射线额部和钩束以及左侧皮质脊髓束和扣带（扣带回）的rd值大于设定阈值，则记1分，提示其为预警斑块（危险斑块）的概率更大；优选的，若主要部分：胼胝体辐射线额部的rd值大于设定阈值，则记2分，因为胼胝体由双侧大脑半球间的皮质-皮质连接纤维组成，大部分纤维连接对侧大脑半球时穿过深部脑白质，是连接双侧半球认知功能联系的重要通道。因此胼胝体膝部的微观结构破坏可导致连接额叶和其他涉及注意力及执行功能等认知受损。下额枕束连接额叶和枕叶、后颞叶，参与脑叶之间的信息传递。值得注意的，与上述脑体积数据的单项积分类似的，上述参数仅为适应性举例。
38.在该实施例中，给出了脑体积数据、功能网络拓扑数据和白质纤维束数据各单项积分的具体实施例，其根据理论研究成果，将其转化为具体积分形式，构建颈动脉斑块分析装置，能够从理论出发，将其应用于具体实践，有助于提前筛选区分具有相似内中膜厚度、却存在不同卒中风险的颈动脉斑块患者。从神经调控角度探讨颈动脉斑块的发生发展，分析预测颈动脉不同性质斑块破裂风险，为临床早期筛选更易卒中的患者提供指导，对预防卒中有重要意义。
39.以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
40.以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种基于磁共振图像的颈动脉斑块分析装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获得磁共振图像；第一提取模块，与获取模块连接，用于根据磁共振图像，提取脑体积数据；第二提取模块，与获取模块连接，用于根据磁共振图像，提取功能网络拓扑数据；第三提取模块，与获取模块连接，用于根据磁共振图像，提取白质纤维束数据；控制模块，与第一提取模块、第二提取模块和第三提取模块连接，用于根据脑体积数据、功能网络拓扑数据和白质纤维束数据，分析颈动脉斑块的性质。2.根据权利要求1所述的颈动脉斑块分析装置，其特征在于，第一提取模块，包括：第一分割单元，用于分割磁共振图像，以获得白质分割图像、灰质分割图像和脑脊液分割图像；第一计算单元，用于根据白质分割图像、灰质分割图像和脑脊液分割图像，计算脑体积数据。3.根据权利要求1所述的颈动脉斑块分析装置，其特征在于，第二提取模块，包括：第二分割单元，用于分割磁共振图像，得到若干个脑区；第二计算单元，视每个脑区为一个节点，用于判断两两节点间的功能连接，构建功能网络拓扑数据。4.根据权利要求3所述的颈动脉斑块分析装置，其特征在于，第二计算单元，包括：相关系数计算小单元，用于计算若干个脑区两两之间的皮尔森相关系数；第二判断小单元，用于判断两两脑区之间的皮尔森相关系数是否超过设定阈值，若超过则判定该两两脑区之间有连接，若不超过则判定该两两脑区无连接；网络构建小单元，用于根据两两脑区之间是否有连接的判定结果，构建功能网络拓扑数据。5.根据权利要求1所述的颈动脉斑块分析预警装置，其特征在于，第三提取模块，包括：脑区提取单元，用于计算张量前剥除多余的头皮，得到面罩图像确定张量计算范围；第三计算单元，根据张量计算范围，计算张量参数，用于分析白质纤维束数据。6.根据权利要求1-5任意一项所述的颈动脉斑块分析装置，其特征在于，控制模块，包括：积分计算单元，用于根据脑体积数据、功能网络拓扑数据和白质纤维束数据，计算颈动脉斑块的积分；定性分析单元，与积分计算单元连接，用于判断颈动脉斑块的积分是否超过设定阈值，若超过则定性为预警斑块；若未超过则定性为安全斑块。7.根据权利要求6所述的颈动脉斑块分析装置，其特征在于，颈动脉斑块的积分，采用公式（1）进行计算：p=k1*h1+ k2*h2+ k3*h3ꢀꢀ
（1）其中，p表示颈动脉斑块的积分；k1、k2、k3分别表示脑体积数据、功能网络拓扑数据和白质纤维束数据的权重；h1、h2、h
3 分别表示脑体积数据、功能网络拓扑数据和白质纤维束数据的单项积分。8.根据权利要求7所述的颈动脉斑块分析装置，其特征在于，脑体积数据的单项积分，设定为：若全脑体积低于设定阈值，则记1分；若右枕中回灰质体积超过设定阈值，则记1分；
若双侧舌回灰质体积超过设定阈值，则记1分。9.根据权利要求8所述的颈动脉斑块分析装置，其特征在于，功能网络拓扑的单项积分，设定为：若左侧额中回中心度高于设定阈值，则记1分；若右颞中回中心介数低于设定阈值，则记1分；若左侧额中回和右顶下缘角回效能高于设定阈值，则记1分；若右侧颞中回效能低于设定阈值。10.根据权利要求9所述的颈动脉斑块分析装置，其特征在于，白质纤维束数据的单项积分，设定为：若双侧丘脑前辐射、下额枕束的rd值大于设定阈值，则记1分；若胼胝体辐射线额部和钩束的rd值大于设定阈值，则记2分；若左侧皮质脊髓束和扣带的rd值大于设定阈值，则记1分。

技术总结
本发明涉及基于磁共振图像的颈动脉斑块分析装置，打破常规对颈动脉斑块自身的研究，探索斑块与大脑结构的关联，从大脑初期变化，尤其是脑体积数据、功能网络拓扑数据和白质纤维束数据这三个特征，构建颈动脉斑块的性质分析装置，其将理论研究应用于具体实践，对颈动脉斑块的性质做定性分析，如是破裂概率大的预警斑块或破裂概率小的安全斑块，可用于脑缺血的预测和预防。该分析装置用于临床预警，防患未然具有非常大的积极效应，能够很大程度上提高诊断精准度，挽救病患生命。挽救病患生命。挽救病患生命。


技术研发人员：黄清 贺威 刘运海 庹佳 刘礼慧 王淞
受保护的技术使用者：中南大学湘雅医院
技术研发日：2022.05.17
技术公布日：2022/7/5