一种基于多模态医学影像数据融合的颅内电极个体化定位的方法[0002]随着数字化技术和计算机技术的发展，头皮脑电技术(electroencephalogram, EEG)以其极高的时间分辨率在认知神经科学以及临床疾病辅助诊断等领域的研究和应用取得了巨大的成就。由于EEG的空间定位存在先天不足，目前EEG只能用于大脑宏观脑区的状态测量。基于空间编码的磁共振技术(magnetic resonanceimaging,MRI)以其较高的空间分辨率能够提供完整的大脑结构信息，但其时间分辨率相对较低。随着医学科技的进步，卢页内脑电图(Intracraniald ectroencepholography, iEEG)以其极高的时空分辨率为我们探究大脑功能提供了新窗口，其作为大脑功能区的定位日益被广泛应用。然而，颅内脑电研究存在着精确定位颅内电极和大脑皮层空间位置的关键问题。为确定颅内电极与大脑之间的空间位置关系必须对颅内电极进行个体化的定位，以确定其精确的空间位置信息。目前常用的颅内电极定位方法有两种:第一，通过观测植入颅内电极后的头颅X线平片与大脑解剖结构的空间位置关系，在标准脑模型上标定出颅内电极位置；第二，通过对植入颅内电极后的头颅CT影像与植入颅内电极前的头颅MRI影像进行图像配准，利用通用医学影像配准与分析工具，在MRI影像上标定出颅内电极位置。上述两种方法中，前者采用通用的标准化脑模型代替个体的真实脑模型，是以比较粗糙的方法对颅内电极进行定位，完全没有考虑颅内电极的个体化定位。而后者在实际操作中易受CT影像数据获取的限制以及颅内电极片整体位移的影响，并且对配准误差和图像噪声较为敏感。现有的这两种方法都不能够真正实现颅内电极个体化的精确定位，从而不能够保证用脑电信号描述脑区的功能，为认知神经科学以及临床神经科学等领域的研究和应用带来不便，同时也降低了颅内脑电的科学研究价值。
[0003]为了克服上述现有技术存在的不足和缺陷，本发明提出了一种基于多模态医学影像数据融合的颅内电极个体化定位方法，本发明方法针对单个被试，分别采用X线平片、磁共振成像和术中颅内电极照片，分析测量该个体颅内电极与脑组织结构的整体空间位置关系、脑区的沟回形态，以及局部颅内电极与脑区沟回的高清晰对应关系，综合颅内电极与脑解剖结构之间的整体、局部空间位置关系来对单一个体真实脑模型进行个体化的电极定位，建立单一个体颅内电极的位置信息与个体脑组织结构的联系，以消除传统的标准脑模型定位方式忽略个体化差异的弊端,最终实现个体被试颅内电极个体化精确定位目标。[0004] 本发明所提出的一种基于多模态医学影像数据融合的颅内电极个体化定位方法，其特征在于，包括以下步骤:[0005]步骤SI，对X线检查脑部获取的X线平片进行图像预处理，获取电极在Talairach坐标系下的坐标；[0006]步骤S2，对被测试个体头部进行结构磁共振成像，经MRI图像分割与重建后，建立单个被试个体化的真实脑模型；[0007]步骤S3，把基于所述步骤SI得到的电极坐标标定到由所述步骤S2中重建得到的单个被试个体化的真实脑模型上，建立颅内电极位置信息与脑组织结构的联系，得到个体化的电极定位结果；[0008]步骤S4，依据头颅电极植入手术中拍摄的高清晰术中电极位置照片，对基于所述步骤S3得到的电极定位结果进行比较校正，最终实现高精度个体化颅内电极定位。
[0009]进一步，步骤SI具体为:
[0010]步骤SI，对X线检查脑部获取的X线平片进行图像处理，提取在Talairach坐标系下的电极坐标；
[0011]步骤1.1，对X线平片进行图像处理；
[0012]步骤1.2,提取 Talairach坐标系下的电极坐标；
[0013]首先，在经图像处理后的X线平片上建立Talairach坐标系，步骤如下:
[0014]步骤1.2.1，在头颅X线平片上标记出眉间的位置；
[0015]步骤1.2.2，在头颅X线平片上标记出枕骨隆突的位置，连接由枕骨隆突到眉间的线段，得到1-G线；
[0016]步骤1.2.3，在头颅X线平片上标记出颅骨内表面，并在此内表面上找到距离1-G线最远的点，由此点向1-G作垂线,得到Talairach坐标系下的z轴；
[0017]步骤1.2.4，标定Y轴，过颅骨内表面距离1-G线最远的点作I_G线的垂线段，在此线段上找到距离1-G线的距离为其21.6%的点，由此点作平行于1-G线的直线即为y轴，并在y轴上沿着颅骨内表面分别标记出最前端和最后端；
[0018]根据上述步骤，建立了以连接前后联合的直线AC-PC直线为基准，以AC-PC直线中点作为坐标原点，从后到前的方向作为y轴方向，从左耳到右耳的方向作为X轴方向，从下到上的方向作为z轴的方向的Talairach坐标系；
[0019]然后，根据建立的坐标系，在头颅X线平片上按照埋置的条状电极的顺序逐点标记出其所在的空间位置。
[0020]进一步，步骤S2具体为:
[0021]首先对MRI图像进行分割，然后对分割后的图像进行三维重建，最后把重建得到的三维脑结构数据标准化到Talairach坐标系下；具体步骤如下:
[0022]步骤2.1，MRI图像分割:利用Hartigan混合模型的最大似然方法把图像分为灰质、白质和脑脊液，如图3a所示；
[0023]步骤2.2，MRI图像三维重建:对图像分割得到的灰质、白质利用Fore-1terative (FI)算法进行三维重建；
[0024]步骤2.3，将重建得到的三维脑结构数据标准化到Talairach坐标系下；
[0025]所述标准化公式为:[0026]