磁共振时间-信号强度曲线分析系统的设计与实现

磁共振时间-信号强度曲线分析系统的设计与实现

吴江荣  周红妹  赵思朝  张业文

广西财经学院 广西壮族自治区南宁市  530003

摘要：为了解决目前核磁共振图像分析中存在的只能单点测量、微小病灶不易划分和无法通过时间-信号强度曲线进行全面分析的问题。设计实现了磁共振时间-信号强度曲线多点分析系统，使用了核磁共振多点时间信号曲线分析有效解决医学使用中需要多次测量、易出现误差、不能进行多参数分析等问题。

关键词：时间-信号强度曲线；核磁共振；多时间点

1 系统总体方案

由于MRI的图像都是存储在医院的PACS系统中，医生通过操作医学设备采集到病人影像，设备（或设备自带的工作站）通过提供的输出接口将图像信息以特定的格式传输出去（通常是DICOM协议）。DICOM既是一个一体化的协议，包含传输、存储、显示。对于 DICOM数据集，数据集中包含了病人所有可能的基本信息、检查信息及相关图像信息，且为了病人信息彼此之间易于查询，标准对于数据集中的内容按照一定的层次关系进行组合，即将数据集分为四个层次，分别是病人、检查、系列、图像。整个技术路线分为dicom数据拉取、dicom解析、MRI图像处理、MRI多点时间-信号曲线+多序列组合分析、利用诊断指南中逻辑关系进行分析。

系统首先完成dicom数据的拉取。然后完成dicom协议的解读，能够读取医院的pacs系统中的标准和非标准dicom图像（很多设备带了独有的private creator，需要根据dicom协议进行分析）实现解析。由于从pacs系统中导出的数据存在着许多问题，例如数据格式混乱、部分dicom文件大小为0、掺杂其他模态的影像数据（例如CT影像数据）、所有dicom文件混乱在一起没有按序列存储等等。需要编程实现数据的清洗，每个病人的每次MRI的多张dicom图像按照所属的序列自动分类存储。

系统整体框架图如图1所示。

图1 系统架构图

该系统包括数据采集、预处理、曲线生成及结果分析四个主要部分。数据采集部分负责收集磁共振灌注成像的原始数据；预处理部分对数据进行滤波、去噪等处理，提高数据质量；曲线生成部分根据预处理后的数据生成时间-信号强度曲线；结果分析部分对曲线进行解读，提取出组织的血流动力学信息。

2 系统模块功能

（1）在MRI上实现多点时间-信号曲线。

目前医院中使用的MR设备在观测肿瘤的时候，采用的都是单点测量，医生每次观察都只能看一点，使用起来不方便，也不利于定量分析，本系统能够实现基于Dicom协议的多点观测时间-信号曲线，提高了效率，增强了医生进行定性和定量分析的能力。

（2）多序列分析：

在MRI成像的过程中，通过改变MR信号的影响因素，可以得到不同的影像，这些不同的影像就称之为序列。如根据T1值加权可得T1序列，根据T2值加权可得T2序列。一个病例可以有多个序列，每个序列由许多切片组成。多序列磁共振成像的高通量特征包含大量信息,其在处理各种任务上有极大的潜力。多序列比对算法主要有精准比对算法和近似比对算法。近似比对算法为了降低多序列比对问题的复杂性,对比对结果的准确性进行了妥协。本系统提供了多种算法用于多序列分析。

（3）实现MRI多点时间-信号曲线+多序列组合分析

利用两项的优势融合，在DICOM图形成像后，通过机器学习算法提取图片相关性特征，操作医生画定大概范围后，智能实现一个病灶的整体均匀分布的多点时间信号曲线同时测量，曲线单独给出且标注位于病灶的方位。利用DICOM图像图形，用算法最小能实现单像素的划定后实现微小病灶的多点时间信号曲线测量。通过深度学习算法在简单标注即可实现同一病灶不同序列的组合分析。

3系统实现

系统前端基于Vue3+vite实现，后台使用Django框架，数据库使用Sqlite。主界面如图2所示，可以在目标区域进行简单选择以后使用深度

图2 系统主界面

学习算法模型，对目标区域进行自动分割。从而节省大量的医生的标注时间。医生选择多个区域以后自动使用不同颜色的画出时间-信号曲线供分析者使用。

此外系统还可以同时对比多个点或者多个序列的时间-信号曲线，也可以选择多条曲线叠加在同一坐标系内方便使用者进行对比分析。

4 总结

系统能在测量时间信号曲线时，可以一次测量多点，避免了测量几个点时需要多次操作进行测量，支持dicom图像导入，支持多序列dicom图像导入，还实现了从PACS系统自动拉取指定住院号的病人的MRI图像进行分析。系统内置了数据清洗模块，无需使用者干预。对于微小病灶，通过深度学习的模型减少了测量时圈定测量范围容易圈入正常组织图像导致的误差。此外还解决不能多序列同时判断某一病灶的图像信息并推导出结果等问题。

参考文献：

[1]何紫仪,汤光宇.时间-信号强度曲线在乳腺癌诊断中的价值及局限性[J].上海医学,2022,45(04):283-287.

[2]李昌帅,梁园园,张亚平,张敏,赵文静,孟凡莲,耿海.DKI对动态增强时间-信号曲线呈平台型乳腺纤维腺瘤及乳腺癌的诊断价值[J].医学影像学杂志,2021,31(03):439-444.

通讯作者：吴江荣 通讯地址：广西壮族自治区南宁市西乡塘区明秀西路100号广西财经学院大数据学院

作者简介：吴江荣（2001—），女，汉族，云南保山，本科 ，研究方向：数据挖掘；周红妹（2000—），女， 壮族 ，广西贵港 ，本科，研究方向：后台开发；赵思朝（2001—），男，汉族，广西贵港 ，本科，研究方向：计算机视觉；张业文（2000—）， 男， 汉族 ，广西北海 ，本科，研究方向：结构化数据挖掘

作者简介：吴江荣（2001.4---），女，汉族,云南省保山市人，保山市腾冲市

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