基于CTA影像的冠状动脉血管模型重构的方法和可读存储介质

技术领域

本申请涉及医学影像处理领域，特别是涉及一种基于CTA影像的冠状动脉血管模型重构的方法和可读存储介质。

背景技术

冠状动脉粥样硬化心脏病(冠心病)是全世界发病率和死亡率最高的疾病之一，每年因冠心病死亡的人数超过2000万。随着生活水平的不断提高，心脏病的发病年龄不断地年轻化。

CTA成像技术(CT血管造影)具有无需住院、无创等优点，临床上常利用冠状动脉CTA进行初步筛查。对诊断和排除冠心病，具有较高的临床价值，准确分割出血管可便于医生的进一步诊断。

然而，在实际的研究应用中常采用手动或者半自动方法分割出血管，获得识别结果，可重复性不强，且费时费力。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于CTA影像的冠状动脉血管模型重构的方法。

本申请基于CTA影像的冠状动脉血管模型重构的方法，包括：

获取冠脉CTA的三维影像数据；

从所述三维影像数据中提取第一中心路径点、以及沿所述第一中心路径点的半径信息；

校正所述第一中心路径点，获得校正后的第二中心路径点、以及沿所述第二中心路径点的所述半径信息；

识别左冠系统和右冠系统，根据识别结果去除干扰分支；

根据所述第二中心路径点生成曲线数据，遍历所述第二中心路径点、结合所述半径信息生成血管管道，合并后获得重构的冠状动脉血管模型。

可选的，校正所述第一中心路径点，获得校正后的第二中心路径点，具体包括：

基于所述三维影像数据，依次获得沿所述第一中心路径点的二维切面，所述二维切面包括血管截面及其周边图像；

对于任意一个二维平面，根据平面内的所述第一中心路径点设定搜索范围、根据血管CT阈值定位血管壁；

若所述搜索范围内CT值最大的像素点小于所述血管CT阈值、或者所述搜索范围内CT值最小的像素点大于钙化CT阈值，则将对应的第一中心路径点校正至所述血管壁内，并映射至所述三维影像数据，获得校正后的第二中心路径点。

可选的，基于所述三维影像数据，依次获得沿所述第一中心路径点的二维切面，具体包括：

对于任意一个第一中心路径点，获得该第一中心路径点在其所处曲线的切向量、法向量和副法向量；

根据所述切向量、法向量和副法向量，以及该第一中心路径点的三维坐标，获得该第一中心路径点的切割矩阵，进而获得该第一中心路径点的二维切面。

可选的，所述血管CT阈值，基于主动脉的平均CT值乘以第一预设系数获得，所述钙化CT阈值，基于主动脉的平均CT值乘以第二预设系数；

根据平面内的所述第一中心路径点设定搜索范围，具体包括：

以所述第一中心路径点为圆心，通过预设半径设定搜索范围。

可选的，所述识别右冠系统包括根据所述第二中心路径点信息，执行以下操作：

基于所述三维影像数据建立识别坐标系，所述识别坐标系包括：从右手侧指向左手侧的X轴、从前侧指向后侧的Y轴、从下侧指向上侧的Z轴；

将沿Y轴走向跨度最长的冠脉作为备选右冠主干；

若所述备选右冠主干末端的Y轴坐标大于右冠主干开口，则将所述备选右冠主干确认为右冠主干，否则将沿X轴走向跨度最长的冠脉作为右冠主干。

可选的，所述识别左冠系统，包括识别左前降支和左回旋支，具体包括：

获得移除所述左主支的第一部分和第二部分，所述第一部分包括左前降支及其侧支，所述第二部分包括左回旋支及其侧支；

从所述第一部分中选择跨度最大、或在Y轴上跨度最长的冠脉，作为左前降支；

从所述第二部分中选择跨度最大、或在Z轴上跨度最长的冠脉，作为左回旋支。

可选的，所述识别左冠系统，包括识别左主支，具体包括：

获得除去已识别的所述右冠系统的其余冠脉，所述其余冠脉包括左主支、左前降支、左回旋支、以及侧分枝，根据识别前的左前降支和左回旋支的重合情况，识别获得左主支。

可选的，所述去除干扰分支，具体包括：

根据识别获得的右冠主干、左主支、左前降支和左回旋支，获得剩余侧支及其所属侧支主干，对于其中一个剩余侧支：

若剩余侧支与其所属侧支主干平行，则去除该剩余侧支；

若剩余侧支的延伸方向与其所属侧支主干延伸方向的夹角大于预设角度，则去除该剩余侧支。

可选的，合并后获得重构的冠状动脉血管模型，具体包括：

合并后获得初始血管模型；

将所述初始血管模型，沿删除干扰分支后的第二中心路径点转换为图像数据，作为第一水平集的输入；

根据所述初始血管模型，对所述三维影像数据依次进行去噪、梯度计算，获得图像边缘特征，所述图像边缘特征作为第二水平集的输入；

结合所述第一水平集、所述第二水平集，利用基于偏微分方程的主动轮廓模型找到分割边缘，获得沿第二中心路径点的图像序列；

对所述图像序列进行表面重建，获得重构的冠状动脉血管模型。

本申请还提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本申请所述的基于CTA影像的冠状动脉血管模型重构的方法的步骤。

本申请基于CTA影像的冠状动脉血管模型重构的方法至少具有以下效果：

本申请基于CTA影像的冠状动脉血管模型重构的方法，通过提取和校正获得冠脉的中心线及沿线半径，即第二中心路径点及半径信息，能够自动实现冠状动脉血管模型的重构，校正后的中心线保证了冠状动脉血管模型重构的准确性。

本申请能够自动完成冠状动脉的左冠系统和右冠系统的识别，不需要人工识别和标注，提高了工作效率。

本申请利用校正之前的半径信息生成血管管道，相较于自定义输入半径信息而得到重构的冠状动脉血管模型，更接近冠脉血管的真实形态。

附图说明

图1为本申请一实施例中基于CTA影像的冠状动脉血管模型重构方法的流程示意图；

图2为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请一实施例中提供一种基于CTA影像的冠状动脉血管模型重构的方法，包括步骤S100～步骤S500：

步骤S100，获取冠脉CTA的三维影像数据(冠状动脉CT血管造影)。

步骤S200，从三维影像数据中提取第一中心路径点、以及沿第一中心路径点的半径信息。提取方式例如可以利用训练完成的卷积神经网络。

步骤S300，校正第一中心路径点，获得校正后的第二中心路径点、以及沿第二中心路径点的半径信息。

步骤S300能够纠正初始中心路径点数据，若步骤S200中的部分第一中心路径点不位于冠脉管腔内(步骤S200中提取偏差所致)，对其校正后，将偏离管腔的第一路径点纠正到冠脉管腔内。

步骤S300，具体包括步骤S310～步骤S330。其中：

步骤S310，基于三维影像数据，依次获得沿第一中心路径点的二维切面，二维切面包括血管截面及其周边图像；

步骤S310，具体包括步骤S311～步骤S330。其中：

步骤S311，对于任意一个第一中心路径点，获得该第一中心路径点在其所处曲线的切向量、法向量和副法向量；

在进行步骤S310之前，也可以对第一中心路径点依次连接成曲线并进行多次平滑，平滑后的第一中心路径点用于执行步骤S310。

步骤S312，根据切向量、法向量和副法向量，以及该第一中心路径点的三维坐标，获得该第一中心路径点的切割矩阵，进而获得该第一中心路径点的二维切面。

即根据每第一中心路径点的切向量、法向量、副法向量、以及三维坐标计算该点处的切割矩阵，并在该点处利用切割矩阵切割出图像的二维切面。

步骤S320，对于任意一个二维平面，根据平面内的第一中心路径点设定搜索范围、根据血管CT阈值定位血管壁；

进一步地，根据平面内的第一中心路径点设定搜索范围，具体包括：以第一中心路径点为圆心，通过预设半径设定搜索范围。预设半径，例如可以是1.5mm。

步骤S330，若搜索范围内CT值最大的像素点小于血管CT阈值、或者搜索范围内CT值最小的像素点大于钙化CT阈值，则将对应的第一中心路径点校正至血管壁内，并映射至三维影像数据，获得校正后的第二中心路径点。

在步骤S330中，血管CT阈值基于主动脉的平均CT值乘以第一预设系数获得，钙化CT阈值，基于主动脉的平均CT值乘以第二预设系数。

第一预设系数例如可以取1.0～1.1。第二预设系数，例如可以取1.2。在搜索范围内搜寻HU值最大的像素点，如果该像素点的HU值小于设定阈值(血管CT阈值)，则将该点在二维切面上的二维坐标修正至血管内。在搜索范围内搜寻HU值最小的像素点，如果该像素点的HU值大于设定阈值(血管CT阈值)，则将该点在二维切面上的二维坐标修正至血管内。

修正完成后，将修正结果变换至对应的原始三维影像的三维坐标系中，并以此更新原有中心路径点坐标(更新第一中心路径点坐标)。如果不触发上述条件，则原有第一中心路径点的坐标不需要纠正。本步骤遍历所有第一中心路径点，完成校正，获得校正后的第二中心路径点。

步骤S400，包括识别左冠系统(步骤S420)、识别右冠系统(步骤S410)，根据识别结果去除干扰分支(步骤S430)。本步骤利用第二中心路径点信息，结合解剖特征进行血管分段。

在步骤S400中还包括：将全部第二中心路径点分成两部分，每一部分根据第二中心路径点位于冠脉开口位置的坐标去判断该部分属于左冠系统或右冠系统。判断完成后，执行以下步骤S410～S430。可以理解，在执行S410～S420之前，本方法仅能够区别左冠系统或右冠系统，但无法识别左冠系统或右冠系统包括的子部分，即暂时未识别命名右冠主干、左主支、左前降支和左回旋支。

其中，步骤S410，识别右冠系统，包括根据第二中心路径点信息，执行以下操作：

步骤S411，基于三维影像数据建立识别坐标系，识别坐标系包括：从右手侧指向左手侧的X轴、从前侧指向后侧的Y轴、从下侧指向上侧的Z轴；

步骤S412，将沿Y轴走向跨度最长的冠脉作为备选右冠主干；

步骤S413，若备选右冠主干末端的Y轴坐标大于右冠主干开口，则将备选右冠主干确认为右冠主干，否则将沿X轴走向跨度最长的冠脉作为右冠主干。

具体地，以矢状位为X轴，冠状位为Y轴，横断位为Z轴，计算右冠每一分支在Y轴、Z轴的范围，右冠每一分支在垂直于X轴平面上的投影。找到沿Y轴走向跨度最大的那根作为备选的右冠主干。比较备选的右冠主干末端的Y轴坐标和右冠开口点的Y轴坐标，如果备选主干末端的坐标大于右冠开口点的坐标，则确定为右冠主干。否则搜寻X方向跨度最大的分支作为右冠主干。

步骤S420，识别左冠系统，包括识别左主支(步骤S421)，识别左前降支和左回旋支(步骤S422)。

步骤S421，识别左主支，具体包括：获得除去已识别的右冠系统的其余冠脉，其余冠脉包括左主支、左前降支、左回旋支、以及侧分枝，根据识别前的左前降支和左回旋支的重合情况，识别获得左主支。

步骤S422，识别左前降支和左回旋支，具体包括：(1)获得移除左主支的第一部分和第二部分，第一部分包括左前降支及其侧支，第二部分包括左回旋支及其侧支；(2)从第一部分中选择跨度最大、或在Y轴上跨度最长的冠脉，作为左前降支；(3)从第二部分中选择跨度最大、或在Z轴上跨度最长的冠脉，作为左回旋支。

具体地，将左冠系统所有分支都移除左主支，将剩下的分支分成两部分。第一部分包含左前降支LAD及其侧支(部分A)，第二部分包含左回旋支LCX及其侧支(部分B)。从第一部分中根据每个分支的长度(长度最长)或者Y轴上的跨度(跨度最大)确定左前降支。从第二部分中选择Z轴上跨度最大的那一根确定为左回旋支。

步骤S430，去除干扰分支，具体包括：根据识别获得的右冠主干、左主支、左前降支和左回旋支，获得剩余侧支及其所属侧支主干(侧支主干即指右冠主干、左主支、左前降支和左回旋支)，对于其中一个剩余侧支：若剩余侧支与其所属侧支主干平行，则去除该剩余侧支；若剩余侧支的延伸方向与其所属侧支主干延伸方向的夹角大于预设角度，则去除该剩余侧支。

预设角度例如可以取一百二十度。在去除干扰分支的过程中，还包括对各个侧分支(剩余侧支)出现在相对侧支主干的先后顺序重新进行排序。本步骤中，判断每一个侧支和其所属的主干的夹角。如果侧分支方向向量和主干方向向量几乎平行，则删除该侧支。如果侧分支方向向量和主干方向向量的夹角大于预设的值则删除这一侧分支。完成步骤S430中，即去除静脉分支干扰。

步骤S500，根据第二中心路径点生成曲线数据，遍历第二中心路径点、结合半径信息生成血管管道(步骤S510)，合并后获得重构的冠状动脉血管模型(步骤S520)。

步骤S510，具体包括：根据第二中心路径点生成曲线数据，沿着每一条曲线扫掠(遍历中心路径点逐一生成)，生成设定半径大小的管道。设定半径为上文的半径信息。

步骤S520，合并后获得重构的冠状动脉血管模型，具体包括：

步骤S521，合并后获得初始血管模型；

步骤S522，将初始血管模型，沿删除干扰分支后的第二中心路径点转换为图像数据，作为第一水平集的输入；

步骤S523，根据初始血管模型，对三维影像数据依次进行去噪、梯度计算，获得图像边缘特征，图像边缘特征作为第二水平集的输入；

步骤S524，结合第一水平集、第二水平集，利用基于偏微分方程的主动轮廓模型找到分割边缘，获得沿第二中心路径点的图像序列；图像序列中的各个图像，目标轮廓里面为正，目标轮廓为零界，目标轮廓外为负。

步骤S525，对图像序列进行表面重建，获得重构的冠状动脉血管模型。

具体地，将多条曲线生成的多条管道进行合并，最终成为整个冠脉树的初始管道模型(初始血管模型)。利用管道模型数据转换为图像数据，作为第一初始水平集的输入。根据已有的初始管道轮廓，利用对原始的三维影像数据的去噪、梯度计算来得到潜在的图像边缘特征，作为第二水平集的另一个输入。向内/外延伸并找到分割边缘，最终得到血管沿中心线路径对应的图像序列。利用行进立方体算法对该图像序列进行表面重建，得到由感兴趣血管组成的冠状动脉血管模型。

本申请各实施例基于CTA影像的冠状动脉血管模型重构的方法，通过提取和校正获得冠脉的中心线及沿线半径，即第二中心路径点及半径信息，能够自动实现冠状动脉血管模型的重构，并能够自动识别冠状动脉的左冠系统和右冠系统的识别，不需要人工识别和标注，提高了工作效率。

本申请各实施例中重构获得的冠状动脉血管模型，具有光滑的表面，并且去除了静脉干扰分支，代替了原本复杂的人工前处理操作，并且大大提高了结果的可重复性。能够全自动重构血管模型，降低了时间和人力成本，便于医生的进一步诊断。

应该理解的是，图1的流程图中的各个步骤的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图2所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种基于CTA影像的冠状动脉血管模型重构的方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

步骤S100，获取冠脉CTA的三维影像数据；

步骤S200，从三维影像数据中提取第一中心路径点、以及沿第一中心路径点的半径信息；

步骤S300，校正第一中心路径点，获得校正后的第二中心路径点、以及沿第二中心路径点的半径信息；

步骤S400，识别左冠系统和右冠系统，根据识别结果去除干扰分支；

步骤S500，根据第二中心路径点生成曲线数据，遍历第二中心路径点、结合半径信息生成血管管道，合并后获得重构的冠状动脉血管模型。

在一个实施例中，提供了一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

步骤S100，获取冠脉CTA的三维影像数据；

步骤S200，从三维影像数据中提取第一中心路径点、以及沿第一中心路径点的半径信息；

步骤S300，校正第一中心路径点，获得校正后的第二中心路径点、以及沿第二中心路径点的半径信息；

步骤S400，识别左冠系统和右冠系统，根据识别结果去除干扰分支；

步骤S500，根据第二中心路径点生成曲线数据，遍历第二中心路径点、结合半径信息生成血管管道，合并后获得重构的冠状动脉血管模型。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。不同实施例中的技术特征体现在同一附图中时，可视为该附图也同时披露了所涉及的各个实施例的组合例。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。