[发明专利]血管中心线提取方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种血管中心线提取方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取初始图像以及中心线模型；根据所述中心线模型，对所述初始图像进行初定位得到初始血管中心线；对所述初始血管中心线进行动态规划，得到最终血管中心线。通过对利用血管中心线模型得到的初始血管中心线进行动态规划，可以有效的改善血管中心线的连续情况，进一步的避免提取的血管中心线在多条血管中的跳变，从而提高血管中心线分割的准确度，使血管中心线提取的更加完整。

技术领域

本申请涉及医学图像处理技术领域，特别是涉及一种血管中心线提取方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

心血管疾病是发病率和死亡率较高的疾病，并且具有发病急、隐蔽性强等特性，因此实现心脏疾病的诊断具有十分重要的临床意义。目前，伴随着CT的成像速度和扫描精度的提高，CT医学影像已被广泛应用于心脏检查和疾病诊断。与此同时，为了更好地实现心血管疾病的检查，心脏血管分割和血管边缘提取作为一种辅助手段被广泛使用。它可以精确的提取出血管的边缘和轮廓，通过提取的血管轮廓可以让医生更加方便的观察狭窄、钙化和斑块等情况，从而为医生对心血管疾病的早期预防和诊断提供依据。

目前的传统技术，对于血管中心线的分割，主要是基于区域增长以及基于血管中心线模型。基于区域增长的血管中心线分割技术：首先会利用图像增强算法将管状特征进行增强，然后基于增强的结果进行区域增长，从而完成血管分割和边缘提取。基于血管中心线模型的血管中心线分割技术：首先需要建立血管中心线模型，然后利用心脏位置关系将血管中心线模型定位到心脏内部，最后利用血管中心线模型在周边多次迭代完成血管中心线的分割。

基于区域增长的血管中心线分割技术是基于种子点的区域增长，这种技术在血管中心线造影不够清晰或者造影有剪短的时候经常会导致血管中心线提取不完整。而基于血管中心线模型的血管中心线分割技术可以利用模型的先验知识在模型的周边查找血管中心线，可以避免区域增长而导致的血管中心线提取不完整，但普通的血管中心线模型只是对模型上的点在周边进行迭代，并没有考虑血管中心线模型沿着血管的层次迭代可能会导致血管中心线在多条血管上跳变。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够完整提取血管中心线并且能防止血管中心线在多条血管上跳变的血管中心线提取方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种血管中心线提取方法，所述方法包括：获取初始图像以及中心线模型；根据所述中心线模型，对所述初始图像进行初定位得到初始血管中心线；对所述初始血管中心线进行动态规划，得到最终血管中心线。

在其中一个实施例中，所述根据所述中心线模型，对所述初始图像进行初定位得到初始血管中心线包括：根据所述中心线模型以及初始图像，获取中心线模型与初始图像的变化关系；将所述中心线模型代入中心线模型与初始图像的变化关系，得到初始血管中心线。

在其中一个实施例中，所述对所述初始血管中心线进行动态规划，得到最终血管中心线包括：在所述初始图像的每个横断面图像中，获取各像素点作为血管中心点的概率值；从第一幅所述横断面图像起，以偏移半径作为约束条件获取概率最大的像素点对应的中心线路径；选取多幅横断面图像的累计概率值最大的中心线路径作为最终血管中心线。

在其中一个实施例中，所述从第一幅所述横断面图像起，以偏移半径作为约束条件获取概率最大的像素点对应的中心线路径包括：根据所述偏移半径设定约束条件；根据每个所述横断面图像中各像素点作为血管中心点的概率值，依次获取每一幅横断面图像中满足所述约束条件的概率值最大的像素点；根据所述概率值最大的像素点，获取概率最大的像素点对应的中心线路径。

在其中一个实施例中，所述约束条件为：相邻两幅横断面图像中选取的两个像素点之间的距离小于等于预设阈值。

在其中一个实施例中，所述获取初始图像以及中心线模型之前还包括：获取多组标准图像；根据多组所述标准图像得到中心线模型。