[发明专利]基于X射线冠脉造影图像的冠状动脉血流储备分数计算方法有效
申请号: | 201610681191.1 | 申请日: | 2016-08-18 |
公开(公告)号: | CN106327487B | 公开(公告)日: | 2018-01-02 |
发明(设计)人: | 霍云飞 | 申请(专利权)人: | 苏州润迈德医疗科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T5/00 |
代理公司: | 苏州创元专利商标事务所有限公司32103 | 代理人: | 范晴,丁浩秋 |
地址: | 215123 江苏省苏州工业园区金鸡*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 射线 造影 图像 冠状动脉 血流 储备 分数 计算方法 | ||
技术领域
本发明涉及冠状动脉影像学评价领域,具体地涉及一种基于X射线冠脉造影图像的全自动冠状动脉血流储备分数计算方法。
背景技术
冠状动脉造影及血管内超声均被认为是诊断冠心病的“金标准”,但它们只能对病变狭窄程度进行影像学评价,而狭窄到底对远端血流产生了多大影响却不得而知;血流储备分数(FFR)现已经成为冠脉狭窄功能性评价的公认指标,其最重要的功能是对一个未知影响的冠脉狭窄的功能后果进行准确评价。
血流储备分数(FFR)是指在冠状动脉存在狭窄病变的情况下,目标测量血管所供心肌区域能获得的最大血流量与同一区域理论上正常情况下所能获得的最大血流量之比。FFR主要通过计算冠状动脉狭窄远端压力与主动脉根部压力之比来获得。狭窄远端压力可以通过压力导丝在最大灌注血流(通过冠脉内或静脉内注射罂粟碱或腺苷或ATP)时测得。
FFR=Pd/Pa(Pa为指引导管测量的主动脉压,Pd为压力导丝测量的冠脉狭窄远端压力)一般来说,FFR是指最大充血状态下,狭窄下游2厘米处的压力与主动脉压的比值。
正常的心外膜冠状动脉对血流的阻力很小,FFR的正常值为1.0;FFR的值将小于1.0时即表明当前心外膜冠脉有狭窄病变的存在。
FFR<0.75的情况时,所代表的狭窄情况几乎都会导致心肌缺血,FFR≥0.8的情况时,所代表的狭窄则造成心肌缺血的可能性非常小。
冠脉X射线造影可以准确呈现血管有效管径变化,为临床医生们判断冠脉狭窄程度,辨别管壁病变性质提供有效诊断途径,且因为其无创和操作简捷的特性,更容易被病人接受。对冠心病患者进行诊断和治疗时,冠脉X射线造影评价,是病人是否需要进行干预手术以及术后血管血流通畅性的有效判断。
冠脉造影FFR在现有造影手术的基础上不需要额外插入压力导丝,通过对造影图像的处理计算即可获得冠脉FFR,可有效辅助医生进行诊断,大大缩短手术时间和手术费用,成为一种良好的FFR检测方法。
基于X射线造影图像的冠状动脉血流储备分数计算,是对冠脉X射线造影和FFR的一个有效结合,综合了两者的优势,从形态学和功能学两方面评估冠心病患者冠脉狭窄情况,为临床提供了崭新的无创性冠脉检测体系。
发明内容
为了解决上述的技术问题,本发明目的是:提供一种全新的基于X射线冠脉造影图像的冠状动脉血流储备分数计算方法,基于X射线冠脉造影图像,能快速准确的全自动得到血流储备分数FFR。
本发明的技术方案是:
一种基于X射线冠脉造影图像的冠状动脉血流储备分数计算方法,其特征在于,包括以下步骤:
S01:提取冠脉造影图像:通过分析定义时间序列的X射线造影不同帧,去除动静态噪声,对冠状动脉进行分割;并对不同角度拍摄的冠脉造影图像进行分割,分别得到冠脉中心线及直径;
S02:生成冠脉三维模型:将步骤S01生成的多方向的冠脉中心线在三维空间进行投影计算,生成冠脉三维模型,获取血管长度和直径;
S03:计算冠脉血流速度:对冠脉造影图像按时序帧进行扫描计算出造影剂从血管入口流到血管末端需要的时间,进一步得到血液流速;
S04:冠脉网格划分:基于X射线重构的冠脉三维模型,创建三维网格;并基于X射线重构的冠脉中心线及直径,拉直血管,按对称轴切开,生成轴对称二维平面模型,创建二维轴对称网格;
S05:冠状动脉FFR计算:基于步骤S03得到的血液流速与步骤S04生成的三维网格,求解不可压缩流的基本公式,计算沿着血管中心线从入口到下游各点的压力降ΔPi,通过公式计算沿着血管中心线从入口到下游各点的血流储备分数,其中,Paorta是主动脉平均压值。
优选的,所述步骤S01包括以下步骤:
S11:定义时间序列X射线冠脉造影图像中有导管出现的第一帧为参考图像,有完整冠脉出现的需要分割的图像为目标图像;
S12:提取参考图像中导管的特征点,对目标图像中的冠状动脉进行图像增强,提取冠状动脉的区域图像;
S13:以参考图像中导管的特征点为种子点,将冠状动脉的区域图像进一步处理后进行动态区域生长,获得冠脉造影图像。
优选的,所述步骤S12包括:
将参考图像减去目标图像,去除静态噪声,通过均值滤波去除动态噪声;
通过灰度直方图分析,利用阈值进一步去除噪声;
通过多尺度海森矩阵对去噪后的图像的导管进行图像增强;
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