[发明专利]基于双向最小路径传播的心脏CTA冠脉树自动提取方法

说明书

本发明公开了一种基于双向最小路径传播的心脏CTA冠脉树自动提取方法，首先通过双向最小路径传播得到每条冠脉的初始路径，然后通过候选路径、3D目标区域内的候选点、拉普拉斯算子和Dijkstra算法得到每条冠脉的最优路径，最后通过基于三次样条插值的迭代寻优算法得到每条冠脉中心线。本发明基于双向最小路径传播和多线程技术进行冠脉的分段提取并可实时提取冠脉树，具有效率高、精度高等多项优点。

技术领域

本发明属于医学图像处理领域，主要涉及一种基于双向最小路径传播的心脏CTA冠脉树自动提取方法。

背景技术

目前，冠心病是导致人类死亡的主要原因之一，介入治疗成为治疗冠心病的主要手段。随着CT(Computed Tomography,电子计算机断层扫描)成像及血管造影技术的发展，医学图像处理技术在介入治疗手术中辅助作用越来越重要。但目前很少甚至几乎没有诊疗设备所采用的技术能高效精确的从心脏CTA(angiography,血管造影术)图像中提取冠脉或冠脉树，而且很容易引起诊断效率低和漏诊等不可避免的难题。因此一种基于双向最小路径传播的心脏CTA冠脉树自动提取方法也就显得非常重要。比如，一些诊疗设备所采用的冠脉树提取技术精确度欠佳且运行时间很长，同时又因其局部精确度欠佳且较大弯曲处误差较大，因此，迫切的需要一种新的方案解决上述技术问题。

发明内容

为了克服现有技术中存在的问题，针对诊疗设备在辅助诊疗过程中因计算效率或精确度等各种因素导致辅助诊疗效果欠佳的问题，提供一种具有高效率、高精度的基于双向最小路径传播的心脏CTA冠脉树自动提取方法。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下：一种基于双向最小路径传播的心脏CTA冠脉树自动提取方法，每条冠脉的初始路径首先通过双向最小路径传播得到，然后它的最优路径通过一些候选路径，3D目标区域内的一些候选点，拉普拉斯算子和Dijkstra算法得到。最后，每条冠脉中心线通过基于三次样条插值的迭代寻优算法得到。

具体包括以下步骤：

步骤1双向最小路径传播：

在图像I中，最小路径方法提取冠脉中心线是通过发现一个与轮廓有关的最小积分能量实现的。在本文中，根据给定的代价函数，首先将路径C上的积分能量定义为如下公式:

其中Ω表示数据空间，E(C)表示沿路径C的积分能量，ω表示一个正则化项,C(s)∈Rⁿ表示弧长s为1的参数化曲线，P(C(s))表示路径C中各点的代价值。我们将P视为一个像素级的代价映射，并在目标图像I中假设特征点的值小于非特征点的值的情况下计算它的值。因此需要根据目标图像的特征属性来构建代价映射P。简单或复杂的信息也可以作为图像I的特征属性，比如图像强度，中值测度。

起点和当前点之间的最小路径代价U(P_s,P)定义为如下公式：

其中A(P_s,P)包含所有潜在连接点P和P_s的路径集合。对于能量函数P～(C),我们采用了对称凸性能量。这个能量函数考虑了局部强度分布，并结合了对称性和凸性，其中对称性意味着强度分布关于中心线点应该是近似对称的，凸性意味着当它接近中心线点时强度应该更高。这个方程通常采用基于快速行进算法或Dijkstra算法的单向最小路径传播方法求解。单向最小路径传播算法假设所有位于中心线上的特征点得到的代价值都比位于中心线外的特征点小得多。然而，在真实的医学图像中，情况并非总是如此。由于图像噪声和伪影，以及血管斑块，一些中心线点可能比其他点具有更高的成本值，有时甚至高于正常组织点。在这种情况下，单向的最小路径传播无法通过异常点，导致严重错误的中心线。因此，我们引入了双向最小路径传播。