基于磁共振圖像與波譜的專家輔助診斷系統(tǒng)的設(shè)計

徐令儀 孫 鈺 孔向暉 項 蕾 張 冰 萬遂人*#

1(東南大學醫(yī)學電子學實驗室，南京 210096)2(南京大學醫(yī)學院附屬鼓樓醫(yī)院醫(yī)學影像科，南京 210008)

基于磁共振圖像與波譜的專家輔助診斷系統(tǒng)的設(shè)計

徐令儀1孫 鈺1孔向暉1項 蕾2張 冰2萬遂人1*#

1(東南大學醫(yī)學電子學實驗室，南京 210096)2(南京大學醫(yī)學院附屬鼓樓醫(yī)院醫(yī)學影像科，南京 210008)

神經(jīng)系統(tǒng)疾病是影響人類壽命和生存質(zhì)量的常見疾病，磁共振圖像(MRI)和磁共振波譜(MRS)分別提供了病變結(jié)構(gòu)像和代謝物含量改變信息。綜合分析MRI和MRS信息有助于醫(yī)生更好地診斷疾病和制定治療方案，因此磁共振數(shù)據(jù)共享與輔助診斷平臺的建設(shè)受到廣泛關(guān)注?；贛RI和MRS的專家輔助診斷系統(tǒng)以腦腫瘤、阿爾茨海默癥、輕度認知障礙為重點，以DICOM格式標準的MR圖像和LCModel量化后的MRS結(jié)果為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，使用MySQL建立后臺數(shù)據(jù)庫存儲和管理醫(yī)學數(shù)據(jù)，并采用Java進行系統(tǒng)的后臺和前端開發(fā)。該系統(tǒng)提供了病人信息查詢、MRI及其屬性標簽查看與下載、MRS量化結(jié)果顯示與下載、MRS與MRI的位置配準及其空間可視化等功能，為醫(yī)生、研究人員、管理員等提供不同權(quán)限的需要。該系統(tǒng)的建立為醫(yī)生的病情診斷和科研人員實施研究提供了極大幫助，推進了遠程資料共享和自動化診斷的進程，并促進臨床和科研的學術(shù)交流。

磁共振波譜(MRS)；磁共振圖像(MRI)；神經(jīng)系統(tǒng)疾病；輔助診斷

引言

腦腫瘤、阿爾茨海默癥和輕度認知障礙等神經(jīng)系統(tǒng)疾病對人類神經(jīng)系統(tǒng)功能有很大危害，已經(jīng)成為影響人類壽命和生存質(zhì)量的主要疾病之一[1-3]。影像學方法是神經(jīng)系統(tǒng)疾病診斷的重要手段之一，而對于腦腫瘤，還可能進行活體檢驗診斷。磁共振[4]相較于CT是一種無輻射、高分辨率的成像手段，并且其對腦組織成像有很好的對比度，所以成為目前神經(jīng)系統(tǒng)疾病的主要影像診斷方法。磁共振圖像(magnetic resonance imaging, MRI)提供了結(jié)構(gòu)信息，磁共振波譜(magnetic resonance spectroscopy, MRS)提供了活體代謝信息。MRS是目前唯一能無創(chuàng)性觀察活體組織代謝和生化變化的技術(shù)[5]，能為腦部疾病定性診斷提供更多、更準確的信息，為治療方案的擬定和治療效果提供可靠的理論依據(jù)。MRS以其無創(chuàng)檢測、先于結(jié)構(gòu)像反映病變的優(yōu)勢日益受到人們的關(guān)注[6]。

目前，GE、Siemens、Philips等多家大型醫(yī)療器械制造商生產(chǎn)的磁共振設(shè)備均可進行MRS檢查，國內(nèi)的許多大型醫(yī)療研究機構(gòu)也收集了大量MRS數(shù)據(jù)。然而，波譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制與分析手段的欠缺成為制約MRS發(fā)揮作用的關(guān)鍵，且各醫(yī)療機構(gòu)數(shù)據(jù)的不共享也限制了我國MRS研究的快速發(fā)展。目前國內(nèi)外已建成各種醫(yī)學圖像管理系統(tǒng)，但國內(nèi)目前尚未出現(xiàn)MRI與MRS相結(jié)合的醫(yī)學數(shù)據(jù)共享和輔助診斷系統(tǒng)。本文所介紹的醫(yī)學專家輔助診斷系統(tǒng)，在保護病人隱私的前提下整合并共享磁共振數(shù)據(jù)，直觀顯示MRI圖像及MRS分析結(jié)果，極大程度地便利了醫(yī)生的診斷和科研人員的研究工作。

1 材料和方法

1.1 材料

圖1 臨床數(shù)據(jù)的E-R模型Fig.1 E-R Model of System Clinical Data

本系統(tǒng)的醫(yī)學數(shù)據(jù)來源于南京市鼓樓醫(yī)院，所有MRI和MRS數(shù)據(jù)均采集自Philips Achieva TX 3.0T或Philips Ingenia 3.0T磁共振。系統(tǒng)采用MySQL 6.2作為后臺數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)進行臨床及用戶數(shù)據(jù)管理，MySQL以其體積小、速度快、開放源碼、為多種語言提供應(yīng)用程序編程接口(application programming interface, API)等優(yōu)勢，成為被廣泛使用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)之一。在Microsoft Windows 7 64位系統(tǒng)平臺上使用Java 1.8.0作為后臺服務(wù)器與前端客戶端的開發(fā)環(huán)境，使用Java的Swing組件進行用戶界面設(shè)計，使得系統(tǒng)具有運行速度快、可移植性強等特點。

1.2 方法

1.2.1 磁共振數(shù)據(jù)預(yù)處理

Philips的磁共振系統(tǒng)掃描得到的MRS文件包含了后綴為.sdat的數(shù)據(jù)文件和后綴為spar的頭文件，sdat文件存儲MRS掃描體素的自由感應(yīng)衰減(free induction decay, FID)信號，spar文件包含視野(field of view, FOV)和感興趣區(qū)域(volumn of interest, VOI)等的空間位置信息。該種原始數(shù)據(jù)文件無法被直接查看，使用專業(yè)MRS量化軟件LCModel[7]對sdat和spar文件進行量化處理。處理后的數(shù)據(jù)包含一個命名為“spreadsheet.csv”的表格文件，其中存儲了VOI內(nèi)所有體素的代謝物量化值、Cho的比值及該代謝物量化值標準差(standard deviation，SD)。另對于每一個體素，都將產(chǎn)生一個后綴為ps的文件，以存儲該體素代謝物的波譜譜線。.ps文件不屬于主流文件格式，研究中自行編寫Java程序?qū)s文件批量轉(zhuǎn)換成更通用的PDF格式，便于顯示和處理。

考慮到病人隱私的重要性，使用Java自行編寫數(shù)據(jù)匿名化程序，重寫需要隱去的信息，并在將數(shù)據(jù)存儲進系統(tǒng)前先進行匿名化處理。

1.2.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計

MRI和MRS文件按照“醫(yī)院-病人-檢查-序列-數(shù)據(jù)”的物理結(jié)構(gòu)存儲在服務(wù)器硬盤上[8]，文件的存儲地址保存在數(shù)據(jù)庫中。MRI文件夾下為各個掃描序列的DICOM圖像，MRS文件夾下包括MRS原始文件和經(jīng)LCModel量化并轉(zhuǎn)換成PDF格式的文件。這種層次性存儲結(jié)構(gòu)的好處在于它符合現(xiàn)實中的存儲與查找邏輯，便于數(shù)據(jù)的編輯與管理。同時，按照統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)進行存儲，不再需要把每一幅圖像或每一個波譜的物理地址全部存儲到數(shù)據(jù)庫中，只存儲相應(yīng)檢查或序列對應(yīng)的文件夾路徑，就可以進一步獲得更詳細的數(shù)據(jù)信息。

根據(jù)上述磁共振數(shù)據(jù)文件存儲結(jié)構(gòu)，設(shè)計了如圖1所示的數(shù)據(jù)庫E-R模型，圖中省略了大部分的屬性特征。該E-R模型同樣按照“醫(yī)院-病人-檢查-序列-數(shù)據(jù)”的層次建立。數(shù)據(jù)庫中病人來自不同醫(yī)院，且擁有不同的受教育程度；病人患有不同類型疾病，可能接受認知臨床量表的檢查和病理檢查；每個病人均需接受磁共振檢查，除MRI掃描外在一次磁共振檢查中還可能對病人進行單體素和多體素的波譜掃描。

1.2.3 系統(tǒng)框架設(shè)計

基于MRI和MRS的專家輔助診斷系統(tǒng)由服務(wù)器端和客戶端組成，后臺服務(wù)器主要使用數(shù)據(jù)庫進行醫(yī)學數(shù)據(jù)的存儲、管理，并接收客戶端發(fā)來的指令進行數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理等工作；客戶端是系統(tǒng)和用戶直接進行交互的終端，用戶通過客戶端界面進行信息查詢、數(shù)據(jù)獲取等操作，圖形化界面的模式簡化了用戶的操作步驟，不需要用戶了解系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和代碼組成就可以使用該系統(tǒng)[9-10]。圖2為系統(tǒng)的整體設(shè)計框圖，它表明了從數(shù)據(jù)庫到終端用戶的整體系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，也表示了系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流向。

圖2 系統(tǒng)整體設(shè)計框圖Fig.2 Diagram of the System′s Design

該輔助診斷系統(tǒng)主要包括病人病歷查詢與管理、報告單顯示、MRI、MRS、醫(yī)學數(shù)據(jù)添加、用戶信息管理等6大模塊，實現(xiàn)病人基本信息查詢、MRI及其相關(guān)屬性值顯示、MRS波形及代謝物量化值顯示、MRS空間可視化、醫(yī)學數(shù)據(jù)添加等功能，醫(yī)生、研究人員和管理員等用戶具有不同的操作權(quán)限。一方面，各個模塊間獨立工作，另一方面，模塊又相互之間提供方法和取得數(shù)據(jù)。既增強了各模塊間的獨立性，便于模塊和程序的增刪與修改，又提供了必要的數(shù)據(jù)交換與方法的調(diào)用，方便管理。

1)病人病歷查詢與管理模塊。綜合分析一位病人在不同時間段的各項檢查結(jié)果，對病人病情的診斷與追蹤及疾病研究和治療方案確定都有積極意義。系統(tǒng)關(guān)聯(lián)同一病人的多次磁共振檢查及病理檢查數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)設(shè)計通過外鍵關(guān)聯(lián)病人編號的方式很好地滿足了該需求。Java數(shù)據(jù)庫連接(Java data base connectivity, JDBC)是一種用于進行SQL語句操作的Java API，本系統(tǒng)使用JDBC連接Java和MySQL，對MySQL進行操作。在該模塊中，用戶可使用病人編號、檢查日期、疾病類型等信息進行病歷篩選與查詢。所得到的病歷信息存儲于向量Vector中并在系統(tǒng)界面中以表格形式顯示。

2)報告單顯示模塊。報告單分為磁共振報告單和病理診斷報告單，但其基本結(jié)構(gòu)相同，都包含了病人編號、年齡、檢查日期、檢查所見、診斷結(jié)果等部分。該模塊同樣使用JDBC將數(shù)據(jù)庫的查詢結(jié)果返回至系統(tǒng)客戶端。

3)MRI模塊。MRI以DICOM標準進行存儲。DICOM不僅包含圖像，還包括眾多屬性標簽信息[11]即tag信息，例如病人編號、檢查時間、回波時間、圖層位置、圖層方向、病人位置等重要數(shù)據(jù)。Java自身沒有API對DICOM格式的文件進行解析，本系統(tǒng)使用第三方開源工具包dcm4che 2.0.28進行文件解析[12]。其中主要涉及到DicomImageReadParam、DicomObject、tag等類與接口。通過迭代獲取解碼指定格式并獲得圖像文件的文件流，再使用reader.setInput(iis,true)和reader.read(0,param)函數(shù)讀取圖像，paintComponent(Graphics g)進行顯示。

4)MRS模塊。磁共振波譜模塊分為MRS波形顯示和MRS空間可視化兩部分。前文已經(jīng)提到本系統(tǒng)中的波譜波形文件由.ps格式轉(zhuǎn)換成PDF格式，Java沒有解析PDF文件及使其以圖片形式顯示的接口，但開源工具包ICEpdf和pdfbox均可在Java環(huán)境下對PDF文件進行操作。經(jīng)實際編程比較后發(fā)現(xiàn)，使用ICEpdf進行解析得到的顯示畫面更清晰，所以本文使用ICEpdf 5.1.1對PDF進行解析與顯示，使得波譜可直接顯示在系統(tǒng)界面。

對于多體素波譜掃描結(jié)果，波譜的空間可視化可以直觀看到不同體素內(nèi)代謝物含量的空間分布，對確定病灶位置和性質(zhì)有很大的輔助作用。所謂波譜的空間可視化，就是將MRS的掃描區(qū)域配準到磁共振圖像上進行顯示并利用偽彩色表示各個代謝物在不同體素內(nèi)的含量。波譜的空間可視化可分為3個主要步驟：一是尋找MRS的定位圖層；二是波譜位置在磁共振圖像上的空間配準；三是代謝物含量的偽彩色顯示[13-14]。MRS的圖層定位和空間配準主要通過讀取波譜頭文件里VOI與FOV的位置信息，并與MRI文件內(nèi)tag數(shù)據(jù)進行空間變換和配準實現(xiàn)。通過以下兩條語句可獲得tag中圖像位置信息：

double[] ipop=

dcmObj.getDoubles(Tag.ImagePositionPatient);

double[] iop=

dcmObj.getDoubles(Tag.ImageOrientationPatient);

之后尋找VOI位置與圖層是否相交及其相交點以確定定位層及圖層上FOV與VOI的位置[15]。

讀取每個點的特定代謝物含量值，對每個值進行拉伸轉(zhuǎn)換，再將轉(zhuǎn)換后值對應(yīng)到灰度-RGB彩色映射表中，找到該值對應(yīng)的顯示顏色，有

(1)

式中，M′為代謝物顯示值，M為代謝物含量值，Mmax和Mmin分別為VOI所有體素中M的最大值與最小值。

5)醫(yī)學數(shù)據(jù)添加。數(shù)據(jù)添加是指將客戶端的相應(yīng)數(shù)據(jù)文件上傳到服務(wù)器上，更新后的數(shù)據(jù)可在系統(tǒng)中被成功檢索。由于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的帶寬限制，大容量數(shù)據(jù)的傳輸受到挑戰(zhàn)，對MRI和MRS等大數(shù)據(jù)量文件進行傳輸，可先將其打包成壓縮文件，Java所提供的java.util.zip包可對zip文件進行讀取、創(chuàng)建與修改。

6)用戶信息管理模塊。用戶信息主要包括用戶基本信息與用戶權(quán)限，該系統(tǒng)用戶分為管理員、醫(yī)生和研究人員，用戶選擇性擁有病人數(shù)據(jù)查詢、下載、上傳等權(quán)限，以保證系統(tǒng)可用性與數(shù)據(jù)安全。醫(yī)生具有添加與修改檢查報告的權(quán)限，管理員可對系統(tǒng)中用戶信息進行修改、添加和刪除。擁有相應(yīng)權(quán)限的用戶需登錄方能進入該系統(tǒng)，避免了醫(yī)學數(shù)據(jù)的泄露。該模塊主要涉及JDBC對數(shù)據(jù)庫的查詢、添加、刪除、修改等操作。

2 結(jié)果

圖3為MRI和MRS的顯示界面。圖3(a)為MRI的顯示界面，左側(cè)欄為一次MRI的掃描序列列表，右上側(cè)為DICOM圖像的顯示，右下側(cè)為tag信息的輸出。在左側(cè)欄選擇需要查看的序列，則該序列首張圖像顯示在右上側(cè)區(qū)域，通過鼠標點擊或滑動操作觸發(fā)動作監(jiān)聽切換到下一張圖像的顯示，右下側(cè)主要包括了當前圖像的回波時間、重復(fù)時間等需要關(guān)注的重要屬性值。圖3(b)為單個體素波譜顯示界面，與MRI顯示界面類似，左側(cè)為樹狀結(jié)構(gòu)列出選中MR檢查的所有MRS序列，右側(cè)上方的sl、row和col下拉菜單分別表示需要顯示體素的層數(shù)、行、列值，選擇體素位置后點擊顯示按鈕，右側(cè)中間面板則顯示量化后MRS的代謝物波形，并在波形下方以表格形式顯示Cr、NAA、Cho、mI、Lac等重要代謝物的絕對含量與Cr的比值及其SD值。點擊右側(cè)下方相應(yīng)按鈕，可查看MRS掃描的定位圖層、FOV與VOI、及選定代謝物的空間偽彩色分布。

圖3 磁共振顯示界面。(a)MRI界面；(b)MRS界面Fig.3 UI of MRI and MRS. (a) UI of MRI; (b)UI of MRS

MRS空間可視化結(jié)果如圖4所示，圖4(a)為MRS的定位圖層；圖4(b)為波譜定位的FOV與VOI顯示，其中紅色方格所示區(qū)域為整個FOV，其上疊加的藍色區(qū)域為VOI；圖4(c)表示膽堿與肌酸含量比值(Cho/Cr)的分布，其中紅色區(qū)域表示含量高，藍色區(qū)域表示含量低，另外還可通過圖3(b)的界面選擇其他需要顯示的代謝物如NAA/Cr、mI/Cr。圖4為一個腦腫瘤病人的MRS代謝物分布圖，腦腫瘤病灶區(qū)Cho/Cr值普遍高于正常組織，與MRS可視化圖4(c)結(jié)果一致，這也是判定腦腫瘤的重要依據(jù)之一[16-17]。

圖4 波譜定位與代謝物分布。(a)定位圖層；(b)VOI和FOV；(c)代謝物分布Fig.4 Positioning of MRS and distribution of metabolite. (a) Positioning image; (b) FOV and VOI; (c) The distribution of metabolites

3 結(jié)論

作為目前國內(nèi)唯一的基于MRI和MRS的輔助診斷系統(tǒng)，相較于普通的醫(yī)院影像信息系統(tǒng)，本系統(tǒng)立足于MRI和MRS，針對神經(jīng)系統(tǒng)疾病，關(guān)聯(lián)病人治療前后的各項醫(yī)療數(shù)據(jù)，更直觀查看到磁共振檢查相關(guān)參數(shù)等重要信息，并且直接根據(jù)專門的波譜后處理軟件的處理結(jié)果顯示波形和代謝物含量，分析與處理代謝物量化值，顯示其在VOI的含量的空間分布，輔助醫(yī)生進行診斷與研究。同時，隨著大健康和“互聯(lián)網(wǎng)+”概念的提出與深化以及醫(yī)療的逐步網(wǎng)絡(luò)化，醫(yī)療信息共享漸漸受到關(guān)注，該系統(tǒng)旨在建立神經(jīng)系統(tǒng)疾病數(shù)據(jù)共享平臺，逐步與多家國內(nèi)外醫(yī)療機構(gòu)合作進行數(shù)據(jù)采集處理與上傳，合理匿名化病人基本信息，且逐步對各醫(yī)療研究機構(gòu)開放權(quán)限，便于數(shù)據(jù)共享與學術(shù)交流，推動國內(nèi)醫(yī)療診斷與研究的發(fā)展。

下一步，還將繼續(xù)該系統(tǒng)的完善。目前該系統(tǒng)采用LCModel軟件處理后的MRS結(jié)果，后續(xù)在系統(tǒng)中添加MRS量化模塊實現(xiàn)MRS在線量化[18-19]。添加來自不同機構(gòu)的數(shù)據(jù)，整合基于SVM分類算法[20]和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法的腦腫瘤分類與分級模塊，通過算法的自動分類提供分類結(jié)果，輔助醫(yī)生診斷。隨著系統(tǒng)的完善，該系統(tǒng)將實現(xiàn)病人的治療進程跟蹤、療效評估、輔助手術(shù)方案選擇等功能，對幫助臨床醫(yī)生追蹤病人病情與治療效果、選擇合適的治療方式都有重要意義。

(致謝：感謝孫曉夢和花蕊同學在數(shù)據(jù)采集與處理過程中的幫助，感謝劉任遠同學和武文博醫(yī)生在醫(yī)學診斷上的協(xié)助，感謝張月同學在文稿校對方面的幫助)

[1] 雷霆．腦腫瘤學 [M]．北京：科學出版社，2012: 231-232．

[2] 林泰史．認知障礙、阿爾茨海默病[M]．鄭州：河南科學技術(shù)出版社，2014: 1-182．

[3] 畢莉珠，何迎春，張如富．輕度認知功能障礙的研究進展[J]．國際老年醫(yī)學雜志，2010，31(3)：113-117．

[4] 顧立本，萬遂人，趙興群．醫(yī)學成像原理 [M]．北京：中國醫(yī)藥科技出版社，2005．

[5] 鄭曄，金國宏．腦腫瘤1H-MRS的研究進展[J]．寧夏醫(yī)學雜志，2009，31(10)：960-961．

[6] Reiser MF，Semmler W，Hedvig H．Magnetic Resonance Tomography [M]．Heidelberg：Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG，2008: 3-167．

[7] Provencher SW．LCModel and LCMgui user′s manual [EB/OL]．http://s-provencher.com/pub/LCModel/manual/manual.pdf，2014-11-17/2016-01-03．

[8] 成飛．基于web的腦腫瘤輔助決策系統(tǒng)設(shè)計和實現(xiàn)[D]．南京：東南大學，2013．

[9] 王大溪，羅衡郴，伍良啟，等．基于MySQL的醫(yī)學影像信息系統(tǒng)的總體設(shè)計[J]．廣西科學院學報，2007，23(4)：321-323．

[10] 金蕓，施偉，張志添，等．軍隊療養(yǎng)員專家?guī)煨畔⑾到y(tǒng)的開發(fā)[J]．中國醫(yī)療設(shè)備，2014，29(7)：46-47．

[11] 王甜甜，李國俠，龐浩，等．基于Matlab軟件的DICOM圖像的信息提取[J]．中國醫(yī)療設(shè)備，2013，28(12)：61-62．

[12] 黃慧．基于JAVA的磁共振數(shù)據(jù)處理工具的開發(fā)與web應(yīng)用的實現(xiàn)[D]．南京：東南大學，2011．

[13] 仲花，齊靜，翁得河，等．基于VTK磁共振波譜多體素空間位置的配準[J]．中國組織工程研究與臨床康復(fù)，2010，14(52)：9748-9751．

[14] 萬遂人，戴利文，孫鈺．基于VTK磁共振波譜多體素可視化[J]．科技導(dǎo)報，2013，31(15)：23-26．

[15] 薛文風．三維空間坐標的旋轉(zhuǎn)算法[J]．電腦編程技巧與維護，1995，6(1)：59-60．

[16] 周戰(zhàn)梅，龔洪翰．顱腦腫瘤多體素1H-MRS特征與病理對照研究[J]．實用臨床醫(yī)學，2008，9(5)：98-101．

[17] Callot V，Galanaud D， Fur YL，et al．1H MR spectroscopy of human brain tumours： A practical approach[J]．European Journal of Radiology，2008，2(36)：268-274．

[18] 高鑫培，仝菲，孫鈺，等．活體核磁共振波譜信號的擬合與處理[J]．中國電子商情：通信市場，2011(6)：354-359．

[19] 包晨，齊靜，翁德河，等．基于HLSVD和AMARES磁共振波譜數(shù)據(jù)量化方法的比較[J]．中國組織工程研究與臨床康復(fù)，2011，15(4)： 683-686．

[20] Long Wang，Suiren Wan，Yu Sun，et al. Automatic classification of brain tumor by in Vivi MRS data Based on LDA and SVM[C]//2015 7th Internetional Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation．Nanchang:IEEE，2015：213-216．

Design of Diagnosis Support System Based on Magnetic Resonance Imaging and Spectroscopy

Xu Lingyi1Sun Yu1Kong Xianghui1Xiang Lei2Zhang Bing2Wan Suiren1*#

1(LabofMedicalElectronics,SoutheastUniversity,Nanjing210096,China)2(DepartmentofRadiology,DrumTowerHospitalAffiliatedtoNanjingUniversityMedicalSchool,Nanjing210008,China)

magnetic resonance image (MRI); magnetic resonance spectroscopy (MRS); neurological disease; support diagnosis

10.3969/j.issn.0258-8021. 2016. 04.015

2016-01-13， 錄用日期:2016-04-07

TP311.1

D

0258-8021(2016) 04-0492-05

# 中國生物醫(yī)學工程學會高級會員(Senior member, Chinese Society of Biomedical Engineering)

*通信作者(Corresponding author)， E-mail: srwan@seu.edu.cn