基于MRI的前庭系统分割与统计形态学分析关键技术研究

Vestibular system is the major balance perception organ in the human brain. Many physiological and pathological stimulation can cause anatomical changes of its internal structure. Due to the complexity in their shapes and the lack of specific image computing techniques in the past, little research has been carried out to objectively investigate the morphoanatomy of these complex structures. Our previous studies have provided pilot understanding of the relevance of morphoanatomy changes between adolescent idiopathic scoliosis patients and normal control. But further investigation of the analysis methods and accuracy is needed. This research project aims at developing a novel method to automatically extract vestibular system from magnetic resonance images and quantitatively analyze the statistical morphology. Also the correlation between the morphoanatomy differences of vestibular system and certain diseases will be deeply investigated. The research will start with the development of a statistical shape model of the vestibular system. Then base on a large number of magnetic resonance images related to certain diseases, our study will develop and conduct automatic segmentation, advanced modeling, accurate shape analysis and statistical morphometry.It will reveal the morphoanatomy of the vestibular system and the correlation between morphological changes and related diseases. It also provides objective guidance on the prognosis of related diseases, and will assist the pathological analysis and surgical planning of the inner ear.

前庭系统是人类大脑中的平衡感知器官，许多生理或病理性刺激会引起其内部结构的解剖学变化。由于前庭系统结构复杂，其在形态方面的研究目前仅限于简单的测量与显示，很少有研究能够深入地对其形态展开分析。在青少年特发性脊柱侧弯(AIS)研究中，我们已经对前庭系统中半规管的解剖形态学异常进行了初步分析，但分析方法和精度仍需要极大的改善。因此本项目将致力于探索先进的计算技术实现前庭系统的精确自动分割与定量统计形态学分析，并在此基础上研究其解剖形态学差异与某些疾病(AIS与听力障碍)的相关性。研究以T2加权的磁共振影像为研究对象，在前庭系统统计模型基础上，逐步实现前庭系统的精确分割、高级建模、几何描述、形状分析及统计形态学测量等。该研究将会揭示前庭系统解剖形态学变化或差异与相关疾病之间的关联程度，对相关疾病的预测提供潜在的客观指导，对于内耳病理分析及内耳手术规划等也有极大的帮助。

我们按原定计划开展了研究，并取得了预期的研究成果，已全面完成了预期的考核指标。在科研方面，我们率先研究了不同个体间前庭系统的配准方法以及青少年特发性脊柱侧弯（AIS）患者与正常人的形态差异。前庭系统迷路是由水平、前、后三对半规管构成的高拓扑几何结构，这种结构的面配准是图像处理中的难点。为了克服已有方法中存在的鲁棒性低、准确性差等问题，我们开发了一种逐点式的前庭系统非线性配准算法。首先将前庭系统表面参数化并转换到双曲disk中赋予其双曲度量。随后通过迭代算法来寻找前庭系统表面每一点相对应的微分同胚映射，即搜索一个可被接受的贝尔特拉米系数。这个配准算法不仅可以实现前庭系统表面精确地逐点配准，并且速度非常快，可在30s内完成。基于面配准的结果，我们进一步从形态学的角度比较了正常人与AIS患者前庭系统的差异。基于14位正常人与12位AIS患者分别构建了正常人的平均几何模型与AIS平均几何模型，经过配准与形态分析后发现，AIS患者后侧半规管的左侧形态与正常人存在差异。以此项目的研究方法为基础，本项目还完成了盂肱关节的自动分割方法与关节窝面的形态分析。通过训练集与主动形态模型完成了盂肱关节的自动分割，并将盂肱关节窝进行曲面提取，从二维形态学角度证明双侧盂肱关节的一致性。此外，还开发了基于图像的自适应距离测度算子实现弥散张量图像的分割方法，此分割方法稳定性强、鲁棒性高，适用于不同类型的DTI图像分割，并在AIS患者脊髓DTI图像中进行了测试，算法准确性优于已有算法。而在图像配准方面，我们提出了脑沟回匹配和像素匹配相结合的非线性配准算法，将不同儿童的大脑图像归一化到共同空间，构建了首个高质量的中国儿童MRI大脑磁共振模板。. 本项目研究成果主要体现为学术论文，预期发表论文3篇，会议文章5-6篇，培养博士研究生1名，硕士研究生2名。实际发表国外核心期刊论文14篇，其中SCI收录14篇，会议文章4篇，国际和国内学术会议作专题报告或讲座12次，培养博士研究生1名，硕士研究生2名。. 在财务方面严格按照国际自然科学基金委的要求进行经费支出，总拨款24万元，已花费17.2239万元，结余 6.7761万元。