本發(fā)明涉及磁共振動(dòng)脈自旋標(biāo)記灌注成像技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種磁共振動(dòng)脈自旋標(biāo)記腦灌注成像數(shù)據(jù)偽跡圖去除方法。

背景技術(shù)：

腦灌注又稱(chēng)腦血流(cerebral blood flow，CBF)是一項(xiàng)重要的生理指標(biāo)。測(cè)量腦血流能給臨床診斷器質(zhì)性或功能性腦病變提供定量依據(jù)。因?yàn)槟X功能激活會(huì)導(dǎo)致局部腦血流變化，測(cè)量腦血流也成了腦功能研究的一個(gè)重要手段。臨床上測(cè)量腦血流基本上都要注射外源性示蹤劑或造影劑。但這些示蹤劑或造影劑有不同程度的副作用比如有放射性或腎毒性，所以適用面常有限，也不能在短時(shí)間內(nèi)多次重復(fù)測(cè)量。

基于磁共振的動(dòng)脈血自旋標(biāo)記灌注成像(Arterial Spin Labeling(ASL)perfusion MRI)是基于磁共振成像(MRI)的一種完全無(wú)創(chuàng)無(wú)毒副作用的血流測(cè)量技術(shù)，在臨床和腦科學(xué)研究中有非常廣闊的應(yīng)用前景。由于總體標(biāo)記的時(shí)間有限和標(biāo)記后自旋的傳輸過(guò)程中的信號(hào)衰減，ASL MRI的信噪比通常很小，信號(hào)只占背景的1％左右。在ASL MRI中灌注信號(hào)的提取是從帶標(biāo)記和沒(méi)有標(biāo)記的圖像相減的差值中獲取的。這個(gè)過(guò)程使得ASL MRI對(duì)于運(yùn)動(dòng)非常敏感。低信噪比又進(jìn)一步惡化這個(gè)過(guò)程，導(dǎo)致ASL CBF圖像序列中會(huì)出現(xiàn)大量的偽跡圖。這些偽跡圖對(duì)ASL CBF質(zhì)量影響很大必須去除。以往的去除偽跡圖技術(shù)僅僅考慮到運(yùn)動(dòng)和標(biāo)準(zhǔn)差，沒(méi)有考慮CBF本身的特性，偽跡圖去除不到位，無(wú)法降低誤差，有時(shí)甚至?xí)哟笳`差。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是克服磁共振動(dòng)脈自旋標(biāo)記腦灌注成像數(shù)據(jù)偽跡圖去除方法去除偽跡圖不到位的技術(shù)問(wèn)題，提供了一種磁共振動(dòng)脈自旋標(biāo)記腦灌注成像數(shù)據(jù)偽跡圖去除方法，其能夠有效去除采集到的腦血流圖像序列中的偽跡圖，降低誤差，提高圖像質(zhì)量。

為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：

本發(fā)明的磁共振動(dòng)脈自旋標(biāo)記腦灌注成像數(shù)據(jù)偽跡圖去除方法，磁共振動(dòng)脈自旋標(biāo)記腦灌注成像數(shù)據(jù)包括被測(cè)大腦在n個(gè)時(shí)間點(diǎn)的腦血流圖CBF₁～CBF_n，包括：

采集被測(cè)大腦的結(jié)構(gòu)像，對(duì)結(jié)構(gòu)像進(jìn)行分割產(chǎn)生灰質(zhì)概率圖GM和白質(zhì)概率圖WM，灰質(zhì)概率圖GM和白質(zhì)概率圖WM組成參考圖像pmCBF，利用參考圖像pmCBF去除被測(cè)大腦在n個(gè)時(shí)間點(diǎn)的腦血流圖CBF₁～CBF_n中的偽跡圖，去除偽跡圖的方法包括以下步驟：

S1：計(jì)算當(dāng)前剩余的每一幅腦血流圖與參考圖像pmCBF的相關(guān)性系數(shù)CC；

S2：從相關(guān)性系數(shù)CC最小的腦血流圖開(kāi)始，按照相關(guān)性系數(shù)CC從小到大的順序依次檢測(cè)對(duì)應(yīng)腦血流圖是否為偽跡圖，當(dāng)檢測(cè)到某幅腦血流圖是偽跡圖時(shí)，刪除該幅腦血流圖，計(jì)算當(dāng)前剩余的其他腦血流圖的均值，得到平均圖像meanCBF，計(jì)算參考圖像pmCBF與平均圖像meanCBF的均值，得到平均圖像averageCBF，將得到的平均圖像averageCBF作為新的參考圖像pmCBF，重新執(zhí)行步驟S1；

判斷被檢測(cè)的腦血流圖是否為偽跡圖的方法包括以下步驟：計(jì)算當(dāng)前剩余的所有腦血流圖灰質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std0(GM)及白質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std0(WM)，計(jì)算除了被檢測(cè)的腦血流圖之外當(dāng)前剩余的其他腦血流圖灰質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std1(GM)及白質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std1(WM)，判斷std1(GM)+std1(WM)是否小于std0(GM)+std0(WM)，如果是，則判斷被檢測(cè)的腦血流圖是偽跡圖，否則判斷被檢測(cè)的腦血流圖不是偽跡圖。

在本技術(shù)方案中，先計(jì)算當(dāng)前剩余的每一幅腦血流圖與參考圖像pmCBF的相關(guān)性系數(shù)CC，找出相關(guān)性系數(shù)CC第一小的腦血流圖，檢測(cè)該腦血流圖是否為偽跡圖，如果是，則將其刪除并計(jì)算出新的參考圖像pmCBF，從頭開(kāi)始重新檢測(cè)剩余的腦血流圖，如果不是，則檢測(cè)相關(guān)性系數(shù)CC第二小的腦血流圖，如果相關(guān)性系數(shù)CC第二小的腦血流圖是偽跡圖，則將其刪除并計(jì)算出新的參考圖像pmCBF，從頭開(kāi)始重新檢測(cè)剩余的腦血流圖，如果相關(guān)性系數(shù)CC第二小的腦血流圖不是偽跡圖，則檢測(cè)相關(guān)性系數(shù)CC第三小的腦血流圖，如果相關(guān)性系數(shù)CC第三小的腦血流圖是偽跡圖，則將其刪除并計(jì)算出新的參考圖像pmCBF，從頭開(kāi)始重新檢測(cè)剩余的腦血流圖，如果相關(guān)性系數(shù)CC第三小的腦血流圖不是偽跡圖，則檢測(cè)相關(guān)性系數(shù)CC第四小的腦血流圖，如此循環(huán)，直到檢測(cè)到相關(guān)性系數(shù)CC最大的腦血流圖，如果相關(guān)性系數(shù)CC最大的腦血流圖是偽跡圖，則將其刪除并計(jì)算出新的參考圖像pmCBF，從頭開(kāi)始重新檢測(cè)剩余的腦血流圖，如果相關(guān)性系數(shù)CC最大的腦血流圖不是偽跡圖，則結(jié)束檢測(cè)，當(dāng)前剩余的腦血流圖都不是偽跡圖。

腦血流圖和大腦質(zhì)子密度成像或T1加權(quán)結(jié)構(gòu)圖像高度相似，灰質(zhì)和白質(zhì)區(qū)域內(nèi)腦血流的變化比較平滑。現(xiàn)有的去除偽跡圖方法都是基于圖像的均值，當(dāng)大量偽跡圖存在時(shí)，均值本身就會(huì)受到影響，導(dǎo)致質(zhì)量好的圖像幀被拋棄，真正偽跡圖被保留，且去除偽跡的方法與腦血流圖像特性沒(méi)有關(guān)系。本方法引入了由被測(cè)大腦的結(jié)構(gòu)像分割產(chǎn)生的灰質(zhì)概率圖GM和白質(zhì)概率圖WM組成參考圖像pmCBF，避免大量偽跡圖存在時(shí)，質(zhì)量好的圖像被誤判為偽跡圖去除，充分利用腦血流圖像特性，降低誤差。

作為優(yōu)選，由結(jié)構(gòu)像分割產(chǎn)生的灰質(zhì)概率圖GM和白質(zhì)概率圖WM組成的參考圖像pmCBF＝GM*β+WM，β＞1，β是一個(gè)常量，表示灰質(zhì)和白質(zhì)的對(duì)比度。為了讓參考圖像pmCBF的灰質(zhì)部分信號(hào)比白質(zhì)部分高。

作為優(yōu)選，計(jì)算一幅腦血流圖與參考圖像pmCBF的相關(guān)性系數(shù)CC的方法包括以下步驟：將該幅腦血流圖的像素按列依次拼接成一維數(shù)據(jù)陣列X＝[x₁，x₂，x₃，…，x_N]^T，將參考圖像pmCBF的像素按列依次拼接成一維數(shù)據(jù)陣列Y＝[y₁，y₂，y₃，…，y_N]^T，x、y表示像素，T表示轉(zhuǎn)置變換，其中，

本發(fā)明的磁共振動(dòng)脈自旋標(biāo)記腦灌注成像數(shù)據(jù)偽跡圖去除方法，磁共振動(dòng)脈自旋標(biāo)記腦灌注成像數(shù)據(jù)包括被測(cè)大腦在n個(gè)時(shí)間點(diǎn)的腦血流圖CBF₁～CBF_n，包括：

采集被測(cè)大腦的結(jié)構(gòu)像，結(jié)構(gòu)像和腦血流圖CBF₁～CBF_n都是由M層單層掃描圖組成的三維立體圖，將腦血流圖CBF₁～CBF_n的同一層單層腦血流掃描圖組成一組，分別對(duì)每組圖像進(jìn)行處理，去除每組圖像中的偽跡圖；

去除某一組圖像中的偽跡圖的方法包括以下步驟：

N1：對(duì)結(jié)構(gòu)像中與該組圖像對(duì)應(yīng)的一層單層結(jié)構(gòu)像掃描圖進(jìn)行分割產(chǎn)生灰質(zhì)概率圖GM和白質(zhì)概率圖WM，灰質(zhì)概率圖GM和白質(zhì)概率圖WM組成參考圖像pmCBF；

N2：計(jì)算該組圖像中當(dāng)前剩余的每一幅單層腦血流掃描圖與參考圖像pmCBF的相關(guān)性系數(shù)CC；

N3：從相關(guān)性系數(shù)CC最小的單層腦血流掃描圖開(kāi)始，按照相關(guān)性系數(shù)CC從小到大的順序依次檢測(cè)對(duì)應(yīng)單層腦血流掃描圖是否為偽跡圖，當(dāng)檢測(cè)到某幅單層腦血流掃描圖是偽跡圖時(shí)，刪除該幅單層腦血流掃描圖，計(jì)算當(dāng)前剩余的其他單層腦血流掃描圖的均值，得到平均圖像meanCBF，計(jì)算參考圖像pmCBF與平均圖像meanCBF的均值，得到平均圖像averageCBF，將得到的平均圖像averageCBF作為新的參考圖像pmCBF，重新執(zhí)行步驟N2；

判斷被檢測(cè)的單層腦血流掃描圖是否為偽跡圖的方法包括以下步驟：取出該組圖像中當(dāng)前剩余的每一幅單層腦血流掃描圖，將每一幅單層腦血流掃描圖與其在所在的三維腦血流圖中的相鄰層腦血流掃描圖取平均得到一幅平均腦血流掃描圖，計(jì)算所有得到的平均腦血流掃描圖灰質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std2(GM)及白質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std2(WM)，計(jì)算除了被檢測(cè)的單層腦血流掃描圖對(duì)應(yīng)的平均腦血流掃描圖之外該組圖像中當(dāng)前剩余的其他單層腦血流掃描圖對(duì)應(yīng)的平均腦血流掃描圖灰質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std3(GM)及白質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std3(WM)，判斷std3(GM)+std3(WM)是否小于std2(GM)+std2(WM)，如果是，則判斷被檢測(cè)的單層腦血流掃描圖是偽跡圖，否則判斷被檢測(cè)的單層腦血流掃描圖不是偽跡圖。

在本技術(shù)方案中，被測(cè)大腦被掃描儀掃描得到的是三維立體圖，這個(gè)三維立體圖是由若干層二維掃描圖像組合而成的。本方法增加了一個(gè)對(duì)圖像層數(shù)的循環(huán)，將腦血流圖CBF₁～CBF_n的同一層單層腦血流掃描圖組成一組，分別對(duì)每組圖像進(jìn)行處理，去除每組圖像中的偽跡圖。

現(xiàn)有方法都只考慮了全腦，實(shí)際上因?yàn)楦鲗訄D像之間信號(hào)的分布不均以及受生理噪聲或掃描方式的影響不一致，被確立為偽跡的圖像其構(gòu)成的某些截層很有可能還包含有用信息，這樣就需要對(duì)各層圖像單獨(dú)進(jìn)行偽跡去除，本方法能夠?qū)γ糠X血流圖中的每層圖像進(jìn)行檢測(cè)，以每層圖像為單位去除偽跡圖，而不是像現(xiàn)有方法一樣直接刪除整幅圖，提高了檢測(cè)精度。

同時(shí)為了避免相鄰層圖像被清除的偽跡時(shí)間點(diǎn)相差太多(比如20個(gè)掃描時(shí)間點(diǎn)的腦血流圖中第2層發(fā)現(xiàn)和去除的偽跡圖為5、6、10、16、19時(shí)間點(diǎn)的腦血流圖的第2層，而第3層被發(fā)現(xiàn)和去除的偽跡圖為4、6、9、15、17、18時(shí)間點(diǎn)的腦血流圖的第3層，兩者只有一個(gè)偽跡圖屬于同一幅腦血流圖)而導(dǎo)致相鄰層圖像間有顯著信號(hào)差異的情況，在確定是否去除某個(gè)單層腦血流掃描圖時(shí)，需要計(jì)算去除單層腦血流掃描圖是否會(huì)導(dǎo)致本層和相鄰層的平均值的灰質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std2(GM)與白質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std2(WM)之和是否變小。

作為優(yōu)選，由一層單層結(jié)構(gòu)像掃描圖進(jìn)行分割產(chǎn)生灰質(zhì)概率圖GM和白質(zhì)概率圖WM組成的參考圖像pmCBF＝GM*β+WM，β是一個(gè)大于1的常量，表示灰質(zhì)和白質(zhì)的對(duì)比度。為了讓參考圖像pmCBF的灰質(zhì)部分信號(hào)比白質(zhì)部分高。

作為優(yōu)選，計(jì)算一幅單層腦血流掃描圖與參考圖像pmCBF的相關(guān)性系數(shù)CC的方法包括以下步驟：將該幅單層腦血流圖的像素按列依次拼接成一維數(shù)據(jù)陣列X＝[x₁，x₂，x₃，…，x_N]^T，將參考圖像pmCBF的像素按列依次拼接成一維數(shù)據(jù)陣列Y＝[y₁，y₂，y₃，…，y_N]^T，x、y表示像素，T表示轉(zhuǎn)置變換，其中，

本發(fā)明的有益效果是：(1)引入了由被測(cè)大腦的結(jié)構(gòu)像分割產(chǎn)生的灰質(zhì)概率圖GM和白質(zhì)概率圖WM組成參考圖像pmCBF，避免大量偽跡圖存在時(shí)，質(zhì)量好的圖像被誤判為偽跡圖去除，充分利用腦血流圖像特性，降低誤差。(2)對(duì)每幅腦血流圖中的每層圖像進(jìn)行檢測(cè)，以每層圖像為單位去除偽跡圖，而不是像現(xiàn)有方法一樣直接刪除整幅圖，提高了檢測(cè)精度。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明的一種流程圖；

圖2是對(duì)磁共振動(dòng)脈自旋標(biāo)記腦灌注成像數(shù)據(jù)采用不同方法去除偽跡圖后得到的腦血流圖。

具體實(shí)施方式

下面通過(guò)實(shí)施例，并結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案作進(jìn)一步具體的說(shuō)明。

實(shí)施例1：本實(shí)施例的磁共振動(dòng)脈自旋標(biāo)記腦灌注成像數(shù)據(jù)偽跡圖去除方法，磁共振動(dòng)脈自旋標(biāo)記腦灌注成像數(shù)據(jù)包括被測(cè)大腦在n個(gè)時(shí)間點(diǎn)的腦血流圖CBF₁～CBF_n，包括：

采集被測(cè)大腦的結(jié)構(gòu)像，對(duì)結(jié)構(gòu)像進(jìn)行分割產(chǎn)生灰質(zhì)概率圖GM和白質(zhì)概率圖WM，灰質(zhì)概率圖GM和白質(zhì)概率圖WM組成參考圖像pmCBF，利用參考圖像pmCBF去除被測(cè)大腦在n個(gè)時(shí)間點(diǎn)的腦血流圖CBF₁～CBF_n中的偽跡圖，去除偽跡圖的方法包括以下步驟：

S1：計(jì)算當(dāng)前剩余的每一幅腦血流圖與參考圖像pmCBF的相關(guān)性系數(shù)CC；

S2：從相關(guān)性系數(shù)CC最小的腦血流圖開(kāi)始，按照相關(guān)性系數(shù)CC從小到大的順序依次檢測(cè)對(duì)應(yīng)腦血流圖是否為偽跡圖，當(dāng)檢測(cè)到某幅腦血流圖是偽跡圖時(shí)，刪除該幅腦血流圖，計(jì)算當(dāng)前剩余的其他腦血流圖(即除了被刪除的腦血流圖之外的其余剩余腦血流圖)的均值，得到平均圖像meanCBF，計(jì)算參考圖像pmCBF與平均圖像meanCBF的均值，得到平均圖像averageCBF，將得到的平均圖像averageCBF作為新的參考圖像pmCBF，重新執(zhí)行步驟S1；

判斷被檢測(cè)的腦血流圖是否為偽跡圖的方法包括以下步驟：計(jì)算當(dāng)前剩余的所有腦血流圖灰質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std0(GM)及白質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std0(WM)，計(jì)算除了被檢測(cè)的腦血流圖之外當(dāng)前剩余的其他腦血流圖灰質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std1(GM)及白質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std1(WM)，判斷std1(GM)+std1(WM)是否小于std0(GM)+std0(WM)，如果是，則判斷被檢測(cè)的腦血流圖是偽跡圖，否則判斷被檢測(cè)的腦血流圖不是偽跡圖。

本方法如圖1所示，進(jìn)行如下循環(huán)檢測(cè)：

(一)計(jì)算當(dāng)前剩余的每一幅腦血流圖與參考圖像pmCBF的相關(guān)性系數(shù)CC；

(二)找出相關(guān)性系數(shù)CC第一小的腦血流圖，計(jì)算當(dāng)前剩余的所有腦血流圖灰質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std0(GM)及白質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std0(WM)，計(jì)算除了相關(guān)性系數(shù)CC第一小的腦血流圖之外其他腦血流圖灰質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std1(GM)及白質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std1(WM)，判斷std1(GM)+std1(WM)是否小于std0(GM)+std0(WM)，如果是，則判斷相關(guān)性系數(shù)CC第一小的腦血流圖是偽跡圖并將其去除，計(jì)算除了相關(guān)性系數(shù)CC第一小的腦血流圖之外其他腦血流圖的均值，得到平均圖像meanCBF，計(jì)算參考圖像pmCBF與平均圖像meanCBF的均值，得到平均圖像averageCBF，將得到的平均圖像averageCBF作為新的參考圖像pmCBF，接著跳轉(zhuǎn)至步驟(一)，否則執(zhí)行步驟(三)；

(三)找出相關(guān)性系數(shù)CC第二小的腦血流圖，計(jì)算當(dāng)前剩余的所有腦血流圖灰質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std0(GM)及白質(zhì)區(qū)域的的標(biāo)準(zhǔn)差std0(WM)，計(jì)算除了相關(guān)性系數(shù)CC第二小的腦血流圖之外其他腦血流圖灰質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std1(GM)及白質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std1(WM)，判斷std1(GM)+std1(WM)是否小于std0(GM)+std0(WM)，如果是，則判斷相關(guān)性系數(shù)CC第二小的腦血流圖是偽跡圖并將其去除，計(jì)算除了相關(guān)性系數(shù)CC第二小的腦血流圖之外其他腦血流圖的均值，得到平均圖像meanCBF，計(jì)算參考圖像pmCBF與平均圖像meanCBF的均值，得到平均圖像averageCBF，將得到的平均圖像averageCBF作為新的參考圖像pmCBF，接著跳轉(zhuǎn)至步驟(一)，否則找出相關(guān)性系數(shù)CC第三小的腦血流圖，采用上述方法檢測(cè)相關(guān)性系數(shù)CC第三小的腦血流圖是否為偽跡圖；

如此循環(huán)，直到檢測(cè)到相關(guān)性系數(shù)CC最大的腦血流圖，如果相關(guān)性系數(shù)CC最大的腦血流圖是偽跡圖，則將其刪除并計(jì)算出新的參考圖像pmCBF，從步驟(一)開(kāi)始重新檢測(cè)剩余的腦血流圖，如果相關(guān)性系數(shù)CC最大的腦血流圖不是偽跡圖，則結(jié)束檢測(cè)，當(dāng)前剩余的腦血流圖都不是偽跡圖。

腦血流圖和大腦質(zhì)子密度成像或T1加權(quán)結(jié)構(gòu)圖像高度相似，灰質(zhì)和白質(zhì)區(qū)域內(nèi)腦血流的變化比較平滑?，F(xiàn)有的去除偽跡圖方法都是基于圖像的均值，當(dāng)大量偽跡圖存在時(shí)，均值本身就會(huì)受到影響，導(dǎo)致質(zhì)量好的圖像幀被拋棄，真正偽跡圖被保留，且去除偽跡的方法與腦血流圖像特性沒(méi)有關(guān)系。本方法引入了由被測(cè)大腦的結(jié)構(gòu)像分割產(chǎn)生的灰質(zhì)概率圖GM和白質(zhì)概率圖WM組成參考圖像pmCBF，避免大量偽跡圖存在時(shí)，質(zhì)量好的圖像被誤判為偽跡圖去除，充分利用腦血流圖像特性，降低誤差。

由結(jié)構(gòu)像分割產(chǎn)生的灰質(zhì)概率圖GM和白質(zhì)概率圖WM組成的參考圖像pmCBF＝GM*β+WM，β＞1，β是一個(gè)常量，表示灰質(zhì)和白質(zhì)的對(duì)比度。為了讓參考圖像pmCBF的灰質(zhì)部分信號(hào)比白質(zhì)部分高。

計(jì)算一幅腦血流圖與參考圖像pmCBF的相關(guān)性系數(shù)CC的方法包括以下步驟：將該幅腦血流圖的像素按列依次拼接成一維數(shù)據(jù)陣列X＝[x₁，x₂，x₃，…，x_N]^T，將參考圖像pmCBF的像素按列依次拼接成一維數(shù)據(jù)陣列Y＝[y₁，y₂，y₃，…，y_N]^T，x、y表示像素，T表示轉(zhuǎn)置變換，其中，

圖2所有圖像的灰度值顯示窗口為0-60ml/100g/min。圖2中，C組圖像是采用本方法去除偽跡圖后得到的腦血流圖，C組圖像比采用現(xiàn)有的NAOC方法和SCORE方法得到的腦血流圖的圖像質(zhì)量好(黑色區(qū)域減少)。

實(shí)施例2：本實(shí)施例的磁共振動(dòng)脈自旋標(biāo)記腦灌注成像數(shù)據(jù)偽跡圖去除方法，磁共振動(dòng)脈自旋標(biāo)記腦灌注成像數(shù)據(jù)包括被測(cè)大腦在n個(gè)時(shí)間點(diǎn)的腦血流圖CBF₁～CBF_n，包括：

采集被測(cè)大腦的結(jié)構(gòu)像，結(jié)構(gòu)像和腦血流圖CBF₁～CBF_n都是由M層單層掃描圖組成的三維立體圖，將腦血流圖CBF₁～CBF_n的同一層單層腦血流掃描圖組成一組，分別對(duì)每組圖像進(jìn)行處理，去除每組圖像中的偽跡圖；

去除某一組圖像中的偽跡圖的方法包括以下步驟：

N1：對(duì)結(jié)構(gòu)像中與該組圖像對(duì)應(yīng)的一層單層結(jié)構(gòu)像掃描圖進(jìn)行分割產(chǎn)生灰質(zhì)概率圖GM和白質(zhì)概率圖WM，灰質(zhì)概率圖GM和白質(zhì)概率圖WM組成參考圖像pmCBF；

N2：計(jì)算該組圖像中當(dāng)前剩余的每一幅單層腦血流掃描圖與參考圖像pmCBF的相關(guān)性系數(shù)CC；

N3：從相關(guān)性系數(shù)CC最小的單層腦血流掃描圖開(kāi)始，按照相關(guān)性系數(shù)CC從小到大的順序依次檢測(cè)對(duì)應(yīng)單層腦血流掃描圖是否為偽跡圖，當(dāng)檢測(cè)到某幅單層腦血流掃描圖是偽跡圖時(shí)，刪除該幅單層腦血流掃描圖，計(jì)算當(dāng)前剩余的其他單層腦血流掃描圖(即除了被刪除的單層腦血流圖之外的其余剩余單層腦血流圖)的均值，得到平均圖像meanCBF，計(jì)算參考圖像pmCBF與平均圖像meanCBF的均值，得到平均圖像averageCBF，將得到的平均圖像averageCBF作為新的參考圖像pmCBF，重新執(zhí)行步驟N2；

判斷被檢測(cè)的單層腦血流掃描圖是否為偽跡圖的方法包括以下步驟：取出該組圖像中當(dāng)前剩余的每一幅單層腦血流掃描圖，將每一幅單層腦血流掃描圖與其在所在的三維腦血流圖中的相鄰層腦血流掃描圖取平均得到一幅平均腦血流掃描圖，計(jì)算所有得到的平均腦血流掃描圖灰質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std2(GM)及白質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std2(WM)，計(jì)算除了被檢測(cè)的單層腦血流掃描圖對(duì)應(yīng)的平均腦血流掃描圖之外該組圖像中當(dāng)前剩余的其他單層腦血流掃描圖對(duì)應(yīng)的平均腦血流掃描圖灰質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std3(GM)及白質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std3(WM)，判斷std3(GM)+std3(WM)是否小于std2(GM)+std2(WM)，如果是，則判斷被檢測(cè)的單層腦血流掃描圖是偽跡圖，否則判斷被檢測(cè)的單層腦血流掃描圖不是偽跡圖。

被測(cè)大腦被掃描儀掃描得到的是三維立體圖，這個(gè)三維立體圖是由若干層二維掃描圖像組合而成的。本方法增加了一個(gè)對(duì)圖像層數(shù)的循環(huán)，將腦血流圖CBF₁～CBF_n的同一層單層腦血流掃描圖組成一組，分別對(duì)每組圖像進(jìn)行處理，去除每組圖像中的偽跡圖。

現(xiàn)有方法都只考慮了全腦，實(shí)際上因?yàn)楦鲗訄D像之間信號(hào)的分布不均以及受生理噪聲或掃描方式的影響不一致，被確立為偽跡的圖像其構(gòu)成的某些截層很有可能還包含有用信息，這樣就需要對(duì)各層圖像單獨(dú)進(jìn)行偽跡去除，本方法能夠?qū)γ糠X血流圖中的每層圖像進(jìn)行檢測(cè)，以每層圖像為單位去除偽跡圖，而不是像現(xiàn)有方法一樣直接刪除整幅圖，提高了檢測(cè)精度。

同時(shí)為了避免相鄰層圖像被清除的偽跡時(shí)間點(diǎn)相差太多(比如20個(gè)掃描時(shí)間點(diǎn)的腦血流圖中第2層發(fā)現(xiàn)和去除的偽跡圖為5、6、10、16、19時(shí)間點(diǎn)的腦血流圖的第2層，而第3層被發(fā)現(xiàn)和去除的偽跡圖為4、6、9、15、17、18時(shí)間點(diǎn)的腦血流圖的第3層，兩者只有一個(gè)偽跡圖屬于同一幅腦血流圖)而導(dǎo)致相鄰層圖像間有顯著信號(hào)差異的情況，在確定是否去除某個(gè)單層腦血流掃描圖時(shí)，需要計(jì)算去除單層腦血流掃描圖是否會(huì)導(dǎo)致本層和相鄰層的平均值的灰質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std2(GM)與白質(zhì)區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差std2(WM)之和是否變小。

由一層單層結(jié)構(gòu)像掃描圖進(jìn)行分割產(chǎn)生灰質(zhì)概率圖GM和白質(zhì)概率圖WM組成的參考圖像pmCBF＝GM*β+WM，β＞1，β是一個(gè)常量，表示灰質(zhì)和白質(zhì)的對(duì)比度。為了讓參考圖像pmCBF的灰質(zhì)部分信號(hào)比白質(zhì)部分高。

計(jì)算一幅單層腦血流掃描圖與參考圖像pmCBF的相關(guān)性系數(shù)CC的方法包括以下步驟：將該幅單層腦血流圖的像素按列依次拼接成一維數(shù)據(jù)陣列X＝[x₁，x₂，x₃，…，x_N]^T，將參考圖像pmCBF的像素按列依次拼接成一維數(shù)據(jù)陣列Y＝[y₁，y₂，y₃，…，y_N]^T，x、y表示像素，T表示轉(zhuǎn)置變換，其中，

圖2中，D組圖像是采用本方法去除偽跡圖后得到的腦血流圖，D組圖像比采用實(shí)施例1的方法以及現(xiàn)有的NAOC方法和SCORE方法得到的腦血流圖的圖像質(zhì)量好(黑色區(qū)域減少)，特別是從橢圓所標(biāo)記的地方可以看出去除偽跡能有效提高圖像質(zhì)量。