一种基于布加综合征血管图像三维重建精度对比方法

技术领域

本发明涉及图像建模分析领域，具体是一种基于布加综合征血管图像三维重建精度对比方法。

背景技术

布加综合征(Budd-Chiari Syndrome，BCS)患者中肝静脉及副肝静脉阻塞的介入治疗难度大、风险高，术前充分了解肝脏静脉阻塞情况，有助于提高介入治疗安全性和成功率。CT、MRI等影像学检查提供的二维图像无法直观、全面、立体显示肝静脉与下腔静脉的空间位置关系。医学图像的三维成像技术在现代临床医学中起着越来越重要的作用，运用计算机图形学和图像处理技术，将人体断层二维图像序列在计算机中重建成三维图像，并在屏幕上显示人体器官的立体视图。

重建精度是评价三维重建软件的核心性能指标，也是后续仿真分析准确性的重要依据。血管的三维重建精度，尤其狭窄，斑块，隔膜等病灶组织建模的准确性，对生理病理组织结构认知，精确血流动力学仿真分析，甚至后期手术精准计划治疗等至观重要。目前常用的三维重建软件，依托各自核心的算法，所重建的实体模型在结构，形状，网格分布上是否存在差异，进而是否影响血流动力学参数等没有系统的研究。

传统血管参数的测量，对角度，直径等测量的位置捕捉不具备行为标准，都是操作者凭借观察及主观经验，在软件上进行单次或多次测量，人工操不能够保证数据的精确度。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明基于医学图像，使用多种三维重建软件进行重建，对得到的三维模型参数进行统计对比分析，为图像仿真精准度提供量化依据。

一种基于布加综合征血管图像三维重建精度对比方法，包括如下步骤：

步骤一：将布加综合征患者MRI图像导入Mimics软件中，对需要三维重建的血管组织通过分割算法进行蒙版标记，生成新的二维DICOM基准图像包；

步骤二：基于二维DICOM基准图像包，分别导入需要进行三维精度对比的n个三维软件，生成MRI三维模型，其中重建参数统一设定，导出n个stl模型进行后续建模精度对比分析；

步骤三：用3-Matic软件依次载入n个重建的stl模型，进行对齐处理，保证对比分析数据的有效性；

步骤四：分别对n个重建的stl模型中感兴趣区域进行统计分析，使用组内相关系数ICC进行一致性分析，评估n个三维软件建模的一致性。

进一步的，步骤一具体包括如下步骤：

步骤A1：使用Mimics软件导入MRI图像；

步骤A2：基于布加综合征的MRI图像提取下腔静脉和肝静脉，采用多目标交互式阈值分割法，以横断位图像为主，同时结合矢状位和冠状位图像调节阈值范围，设定阈值上限和阈值下限，形成初始蒙版；

步骤A3：分别在下腔静脉、肝左静脉、肝中静脉、肝右静脉区域完成初始蒙版的修补；

步骤A4：使用贝叶斯分类器算法，随机提取初始蒙版中感兴趣区域ROI区域及非ROI区域，形成ROI与非ROI的训练样本集合；计算两种分类像素坐标值在训练样本中的出现频率及每个样本像素坐标值属于ROI或非ROI区域的条件概率估值，输出分类器；使用输出的分类器对初始蒙版中所有像素进行分类，将原始蒙版中需要重建的下腔静脉，肝静脉及其侧枝血管进行提取；

步骤A5：使用手动编辑蒙版工具，进行细化调整，确定最终分割蒙版；

步骤A6：导出包含蒙版标记的DICOM文件图像，以最终修补好的初始蒙版为基础，对已完成勾画的下腔静脉肝静脉区域的所有像素上的蒙版进行灰度化计算，使该区域灰度图像为同一灰度值，统一重建的蒙版基础，导出二维DICOM基准图像包。

优选的，步骤二中n＝4，n个三维软件为Mimics软件，3D Slicer软件，InVesalius软件和Amira软件。

进一步的，步骤三包括如下步骤：

步骤B1：对n个stl模型分别建立其坐标系，设目标stl模型为目标数据集A，对象stl模型为对象数据集B，求两个数据集的质心，假设目标数据集A和对象数据集B的质心为点分别为centroid

步骤B2：将目标数据集A和对象数据集B的中心点置于原点，求解最佳旋转矩阵，对象数据集B经过旋转平移后得到新对象数据集B’，实现与对象数据集B和目标数据集A的对齐。

优选的，步骤B2中求解最佳旋转矩阵通过奇异值分解法求解。

进一步的，步骤四中感兴趣区域的统计分析包括血管分叉处的最大平均曲率或/和血管分叉处角度。

进一步的，血管分叉处的最大平均曲率包括如下步骤：

步骤C1：基于感兴趣区域血管交叉处的三角形面片，创建能够包住三角形面片的血管交叉处圆柱体实体；

步骤C2：分别针对血管交叉处圆柱体实体和stl模型对象做布尔相交运算，得到血管分叉处曲率最大区域；

步骤C3：分别求解血管分叉处曲率最大区域的每一个三角形面片的平均曲率；

步骤C4：找出血管分叉处曲率最大区域中三角形面片的平均曲率的最大值。

进一步的，血管分叉处角度包括如下步骤：

步骤D1：使用拟合中心线工具，拟合血管交叉处圆柱体实体的中心线；

步骤D2：找寻最优拟合直线，满足三角形面片上各点到拟合直线的距离最短；

步骤D3：测量中心线和最优直线直接打夹角。

11.优选的，步骤四中组内相关系数ICC的计算公式为：

其中，MS

其中，当ICC>0.75，代表一致性较好；当0.40≤ICC≤0.75时，代表一致性一般；当ICC<0.40时，代表一致性较差。

与现有技术相比，本发明的有益效果：为解决上述技术问题，本发明基于同一个布加综合征的医学图像，使用多种三维重建软件进行重建，对得到的三维模型参数进行统计对比分析，为图像仿真精准度提供量化依据。

1、以往精度对比大都是在整个模型的基础上进行参数提取分析，这样不仅会生成很多冗余的数据结果，而且算法不能避免对远端非感兴趣区域参数的提取会造成结果的误判。本专利针对感兴趣的区域进行标记，并拟合出对应的圆柱体，通过布尔相交运算分离出实体子单元，对其进行曲率，中心线拟合，狭窄半径等测量分析，精准提取感兴趣区域，既减少运算量，又避免提取非感兴趣区域的参数影响数据分析结果。

2、目前国内外对于血管夹角的测量，都是根据操作者的主观经验，进行多次取值再取平均值，得到的数据还是不够精准。本专利通过通过拟合血管中心曲线，对分支血管中心曲线进行直线拟合再测量夹角，可以更加准确的对血管分支角度进行测量和描述。

附图说明

图1为本发明一种基于布加综合征血管图像三维重建精度对比方法步骤图；

图2为原始图像在Mimics软件分割后导出的二维DICOM基准图像；

图3为4种软件以基准蒙版DICOM图片为基础，各自重建得到的stl模型统一载入3-Matic软件中；

图4为分别提取4个重建模型同一血管分叉处的一处实体对象；

图5为对提取出来的对象进行曲率分析；

图6为提取模型中心线，将其部分取直后测量血管分叉处角度；

图7为将狭窄处部分对象进行提取；

图8为对狭窄处进行曲线-面距离测量，得到狭窄处最小半径及中心线到血管表面的距离。

具体实施方式

下面结合附图以及具体实施方法对本发明一种基于布加综合征血管图像三维重建精度对比方法作进一步详细说明。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

如图1所示，本申请建模精度分析方法具体步骤为：

步骤一：将布加综合征患者下腔静脉，肝静脉及其侧枝MRI图像导入Mimics软件中，对需要三维重建的血管组织通过分割算法进行蒙版标记，生成新的二维医学数字成像和通信(Digital Imaging and Communications in Medicine)，即DICOM基准图像包；

具体包括以下步骤：

步骤A1：使用Mimics软件导入MRI图像；

步骤A2：基于布加综合征的MRI图像提取下腔静脉和肝静脉，采用多目标交互式阈值分割法。以横断位图像为主，同时结合矢状位和冠状位图像调节阈值范围，

本实施例中，设定阈值上限下限分别为5241GV、7912GV，形成初始蒙版。

步骤A3：分别在下腔静脉、肝左静脉、肝中静脉、肝右静脉区域手动选择一个种子点。以下腔静脉为例，设定跟踪法则，最大偏差Deviation Max和最小偏差Deviaton Min，求得下腔静脉区域平均灰度值

本实施例中，设定跟踪法则Deviation Max为1500GV，Deviaton Min为1200GV，下腔静脉区域平均灰度值

步骤A4：使用贝叶斯分类器算法，将图像分割为区域一和区域二，即对原始蒙版中需要重建的两个独立蒙版进行提取。主要过程如下：随机提取初始蒙版中ROI(Region OfInterest)区域及非ROI区域尤其是边界区域中的像素坐标值样本进行分类，形成ROI与非ROI的训练样本集合；计算两种分类像素坐标值在训练样本中的出现频率及每个样本像素坐标值属于ROI或非ROI区域的条件概率估值，输出分类器；使用输出的分类器对初始蒙版中所有像素进行分类，将原始蒙版中需要重建的下腔静脉，肝静脉及其侧枝血管进行提取；

步骤A5：使用手动编辑蒙版工具，进行细化调整，确定最终分割蒙版；

步骤A6：导出包含蒙版标记的DICOM文件图像，以最终修补好的初始蒙版为基础，对已完成勾画的下腔静脉肝静脉区域的所有像素上的蒙版进行灰度化计算，使该区域灰度图像为同一灰度值，统一重建的蒙版基础，导出二维DICOM基准图像包。针对人体锥细胞对红绿蓝三种颜色的敏感度峰值进行归一化处理，得到灰度化的权重，使用RGB通道加权算法：GrayValue＝R×0.062+G×0.462+B×0.522，其中GrayValue指灰度化后基准蒙版统一的灰度值，R,G,B分别指的是蒙版颜色在红色，蓝色和绿色通道上的亮度值，他们的取值范围为0-10000，本实例中，GrayValue的值最终确定为7246GV，如图2所示。

步骤二：基于二维DICOM基准图像包，分别导入Mimics软件，3D Slicer软件，InVesalius软件和Amira软件，生成布加综合征下腔静脉及肝静脉三维模型，其中重建参数统一设定，导出stl文档进行后续建模精度对比分析。

本实施例中，重建区域蒙版的灰度值统一为7246GV，以此为依据在4种软件进行分割，生成蒙版，进行三维重建操作，生成布加综合征下腔静脉及肝静脉三维模型，其中重建参数统一设定，导出stl文档进行后序建模精度对比分析。

步骤三：用3-Matic软件依次载入4个重建的stl模型，将实体以对象坐标抽为标准进行对齐处理，保证对比分析数据的有效性。

步骤B1：针对布加综合征患者下腔静脉连通肝静脉的n个stl模型分别建立坐标系，设目标stl血管模型为数据集A，对象stl血管模型为数据集B，求两个数据集的质心，假设质心为点分别为centroid

其中，其中，P表示空间中的某个节点的坐标，x、y、z分别表示P点在x轴、y轴以及z轴的坐标，M，N分别表示数据集A和数据集B的节点数，P

步骤B2：将两个数据集的中心点置于原点，通过奇异值分解法(SVD)求的最佳旋转矩阵，其公式为：

[U,S,V]＝SVD(H)

R＝VU

t＝-R*centroid

其中SVD为奇异值分解法函数表达式，H为协方差矩阵，它可以分解为U、S、V三个矩阵，U为左奇异矩阵，V为右奇异矩阵，S为仅在主对角线上有值其它元素均为0的矩阵，称为奇异矩阵，R为应用于目标数据集B的旋转矩阵，t为应用于目标数据集B的平移矩阵，Q表示数据集中有Q个数据。

对象数据集B经过旋转平移后得到新对象数据集B’：

B’＝R*B+T

可实现与对象数据集B和目标数据集A的对齐。

本实施例中，如图3所示，将四个模型使用对齐工具以中心坐标为基准进行对齐，并通过创建裁剪平面功能将血流出入口统一裁剪成平面。

步骤四：分别对n个重建的stl模型中感兴趣区域进行统计分析，使用组内相关系数ICC进行一致性分析，评估n个三维软件建模的一致性。

统计分析为使用曲率分析算法，对血管分叉处血管壁曲率进行测量分析，具体包括以下步骤:

步骤C1：基于标记在血管交叉处的三角形面片，创建圆柱体实体，圆柱体实体是基于标记的三角面片自动生成的划分感兴趣区域的工具，可以包住三角面片；如图4所示，基于标记血管交叉处的三角形面片，创建圆柱体实体；

步骤C2：分别针对圆柱体实体和四个分段模型对象做布尔相交运算，得到血管分叉处曲率最大区域；

步骤C3：对该区域的每一个三角形面片做曲率分析。

具体的，假设目标血管如分叉处的曲面r＝r(u，v)，r

其中E＝r

根据主曲率的微分几何可求得平均曲率H，其公式为：

即

其中，所求H为单个三角形面片的平均曲率；

步骤C4：将该区域内每一块三角形面片的平均曲率H对比分析，得到血管分叉处的最大平均曲率数据。本实施例中，如图5所示，分析类型选择Maximum Curvature,网格类型选择Noisy，适配半径设置为5.00，得到该血管分叉处最大曲率为0.4843。

使用组内相关系数ICC进行一致性分析，评估4个软件所建模型的一致性和差异性。组内相关系数(ICC)可用于评价不同测量方法或评价者对同一定量测量结果的一致性或可靠性。

12.步骤四中组内相关系数ICC的计算公式为：

如下表所示数据，其中MS

当ICC>0.75，代表一致性较好；当0.40≤ICC≤0.75时，代表一致性一般；当ICC<0.40时，代表一致性较差。

实施例2

实施例2在实施例1的基础上，增加了使用角度测量工具，测量血管分叉处角度的统计分析，具体包括以下步骤:

步骤D1：将血管分叉处感兴趣区域实体分别标记为part1，part2，part3，part4，使用拟合中心线算法，分别拟合part1，part2，part3，part4的中心曲线，centerline1，centerline2，centerline3，centerline4，得到按照路径进行分段的曲线；

步骤D2：使用取直曲线算法，针对每条中心线各自分段进行取直处理，得到多条拟合直线；

这里，假设存在直线，则曲线上各点到直线的距离相似，在这个允许误差值内，尽可能多的将曲线上的连续的点拉至该直线上，根据这些点，利用最小二乘法求得直线，其公式为：

其中l表示所有采集点与拟合直线距离的加权平方和，q为曲线取直时所采集的点的个数，f(x

步骤D3：使用角度测量工具，测量两条直线间的夹角，得到血管分叉处的角度。

本实施例中，如图6所示，测量到两个血管分支的角度为103.31°。

目前国内外对于血管夹角的测量，都是根据操作者的主观经验，进行多次取值再取平均值，得到的数据还是不够精准。本专利通过通过拟合血管中心曲线，对分支血管中心曲线进行直线拟合再测量夹角，可以更加准确的对血管分支角度进行测量和描述。采用上述方法设计出的角度测量精确度高，与传统角度测量方法相比，可以避免操作者主观经验造成的误差，在模型角度对比分析时规避误差。

实施例3

实施例3在实施例2的基础上，增加了使用曲线-面距离分析算法，测量血管狭窄处最小半径的统计分析。目前国内外对于血管直径，狭窄程度等参数的测量，都是根据操作者的主观经验，进行多次取值再取平均值，得到的数据还是不够精准。本发明通过计算血管中心曲线和血管曲面的最小距离，可以更加精准确定整个血管以及最狭窄处的尺寸，为确定病灶位置、形状，手术规划，以及虚拟仿真分析提供更加准确的数据支持。

具体包括以下步骤:

步骤E1：以Mimics模型为基准，标记出血管狭窄区域的三角形面片,基于标记区域创建圆柱体实体；

步骤E2：分别针对圆柱体实体和四个模型对象做布尔相交运算，得出狭窄区域实体分别标记为stenosis1，stenosis2，stenosis3，stenosis4；

步骤E3：分别拟合出stenosis1，stenosis2，stenosis3，stenosis4的中心线line1，line2，line3，line4；

步骤E4：使用曲线-面距离分析算法，分别测量line1，line2，line3，line4到stenosis1，stenosis2，stenosis3，stenosis4的距离，并取各自的最小值，得到狭窄处最小半径。

本实施例中，如图7所示，得到stl1模型血管建模的最狭窄处半径为2.1179mm，采用上述方法设计出的血管狭窄处半径测量精确度高，与传统血管横截面尺寸测量方法相比，可以避免操作者主观经验造成的误差，在模型半径对比分析时规避误差。

实施例4

实施例4在实施例3的基础上，增加了使用曲线-面距离分析算法，测量4个模型血管曲面到同一中心线的距离，对几何形状差别进行测量分析的统计分析。

具体包括以下步骤:

步骤F1：以Mimics模型为基准，标记出血管狭窄区域的三角形面片,基于标记区域创建圆柱体实体；

步骤F2：分别针对圆柱体实体和四个模型对象做布尔相交运算，得出血管狭窄处感兴趣区域实体分别标记为part1’，part2’，part3’，part4’；

步骤F3：拟合出part1’的中心线centerline1’作为基准曲线；

步骤F4：使用曲线-面距离分析算法，分别测量centerline1’到part1’，part2’，part3’，part4’的距离，导出数据供进行统计分析。

如图8所示，得到中心线到血管表面的距离分析，并导出分析数据。

以往精度对比大都是在整个模型的基础上进行参数提取分析，这样不仅会生成很多冗余的数据结果，而且算法不能避免对远端非感兴趣区域参数的提取会造成结果的误判。本专利针对感兴趣的区域进行标记，并拟合出对应的圆柱体，通过布尔相交运算分离出实体子单元，对其进行曲率，中心线拟合，狭窄半径等测量分析，精准提取感兴趣区域，既减少运算量，又避免提取非感兴趣区域的参数影响数据分析结果。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其它的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何细微修改、等同替换和改进，均应包含在本发明技术方案的保护范围之内。