[发明专利]一种快速的血管边界三维分割方法及系统有效
申请号: | 201710438256.4 | 申请日: | 2017-06-12 |
公开(公告)号: | CN107133959B | 公开(公告)日: | 2020-04-28 |
发明(设计)人: | 黄佳悦;涂圣贤;余炜;张素 | 申请(专利权)人: | 上海交通大学 |
主分类号: | G06T7/11 | 分类号: | G06T7/11;G06T7/13;G06T11/00 |
代理公司: | 北京迎硕知识产权代理事务所(普通合伙) 11512 | 代理人: | 吕良;张群峰 |
地址: | 200240 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 快速 血管 边界 三维 分割 方法 系统 | ||
本发明提供了一种快速的血管边界三维分割方法及系统,该系统包括:预处理模块;第一坐标变换模块,将图像转换为极坐标系下图像;图像伪影识别模块:确定所述图像中的伪影,生成伪影掩膜图像;管腔中心定位模块:确定原始图像中的血管管腔中心;第二坐标变换模块:将确定血管管腔中心的图像,转换为极坐标系下新图像,并根据所述伪影掩膜图像去除新图像中伪影;管腔边界提取模块:依据去除伪影后的图像生成能量消耗图像,确定极坐标系下图像的血管边界;坐标反变换模块:将极坐标系下图像的血管边界转换为原始图像坐标系下的血管边界曲线。本发明能够很好地识别并排除图像中导丝伪影、血管分叉,从而实现快速准确的血管三维边界分割。
技术领域
本发明涉及一种基于光学相干断层成像图像的血管三维重建方法,属于医学图像处理领域和医学检测技术领域。
背景技术
光学相干断层成像(Optical Coherence Tomography,OCT)是一种新兴的高分辨率断层成像技术。和血管内超声(Intravascular Ultrasound,IVUS)原理类似,该技术以近红外线作为光源,利用光波的干涉法则进行成像,将光束扫描组织的光信号转换成电信号,经过计算机处理后显示为灰色图或伪彩色图的二维和三维图像。由于光的波长较声波更短,光学相干断层成像具有更高的分辨率,可达10~20um。
基于光学相干断层成像图像的血管分割与重建,可以提供高精度高准确度的血管三维模型,以提高后期虚拟血流储备分数计算的准确度。目前,基于光学相干断层成像图像的血管分割存在一下两个难点:如何达到快速的分割与重建;分割重建过程中如何排除导丝伪影、分支以及图像质量不佳等因素的干扰,从而实现全自动三维血管分割。
由于存在上述难点,目前光学相干断层成像设备自带的图像分割与重建系统还有诸多缺陷。目前比较典型的血管分割方法有如下几类:
方法1:St Jude公司生产的光学相干断层成像设备自带的血管分割与重建功能主要通过分析OCT图像A-Line的灰度变化,提取A-Line中特殊灰度点作为管腔边界点,再将若干个管腔边界点插值形成管腔边界曲线,获得血管分割结果,形成血管三维模型。上述方法存在如下技术缺陷:无法识别血管分支;在图像质量不佳的情况下,无发识别管腔边界点,无法进行分割,导致血管三维模型重建错误。
专利文献CN 105741251 A:公开了一种肝脏CTA序列图像的血管分割方法。该方法首先对输入三维肝脏序列图像进行对比度增强和平滑噪声预处理,然后,采用OOF和OFA算法增强肝脏血管及其边界,细化血管中心;根据血管的几何结构,自动搜索血管中心线的种子点,并提取肝脏血管的中心线、构建肝脏血管树;最后,结合快速行进法初步分割肝脏血管并计算相应的血管和背景灰度直方图,采用图割算法实现肝脏血管的精确分割。但是,上述发明并不适用于OCT图像,OCT图像和CTA图像中血管形态、灰度并不相同:CTA图像中血管依靠管腔中充满造影剂的血液呈高灰度的树状结构;而OCT图像为单一血管成像,血管呈管状,且血管管腔内部呈低灰度,管壁呈高灰度。
专利文献CN 101283929 A:公开了一种血管三维模型的重建方法。该发明着重于血管的三维重建,其技术方案如下:它将由IVUS图像序列获取的血管横截面信息和由基于X射线造影图像的三维重建获得的超声导管空间几何信息结合起来,准确重建出血管的解剖结构。而其中的采用的血管分割方式为:snake模型与动态规划相结合的分割方式,该算法劣势在于需要在首帧图像中手动选择血管轮廓点,且snake模型不适用于存在导丝伪影和血管分支的OCT图像。虽然与分别单独利用两种图像获得的重建结果相比较,该发明能够更全面和准确地反映血管及可能存在的斑块的真实形态,但是由于该发明的两个图像源在图像分辨率方面与光学相干断层成像图像相比并没有优势,因此其血管三维重建结果的精确度劣于本发明。再者,在斑块真实形态反应方面,光学相干断层成像的优势非常显著,能够反应IVUS和X射线造影图像不能反映的纤维帽厚度、巨噬细胞浸润程度和斑块性质等信息。
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