[發明專利]一種CT冠脈圖像與XA造影圖像的圖像融合方法及系統

有效

• 申請號: 201210592283.4
• 申請日: 2012-12-28
• 公開（公告）號: CN103914814A
• 公開（公告）日: 2014-07-09
• 發明（設計）人: 王民漢;周宇;李曉光
• 申請（專利權）人: 北京思創貫宇科技開發有限公司
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50
• 代理公司: 北京律誠同業知識產權代理有限公司 11006
• 代理人: 祁建國;梁揮

技術領域

本發明涉及醫療器械數據圖像處理，特別涉及一種CT冠脈圖像與XA造影圖像的融合方法及系統。

背景技術

利用CT（Computer?X-ray?tomography?technique，計算機X射線斷層掃描技術），對心臟進行增強掃描，可以得到某個時相的完整的心臟CT圖像，對于同樣狹窄較為嚴重導致血管閉塞的，相對于心臟XA(X-ray?angiography,X血管造影），其顯影程度要好的多。就目前的技術而言，對于CT增強掃描的心臟圖像，可以完整地提取出心血管（以下稱為冠脈）。同一枝有閉塞的心血管，通過XA血管造影使其顯影難度很大，而通過CT增強掃描，卻可以較為容易地使其顯影，并通過技術手段將其提取出來。這樣通過對三維冠脈圖像進行投影變換可以近似模擬XA圖像(Martin?Groher.2D-3D?Registration?of?Vascular?Images?Towards3D-Guided?Catheter?Interventions[D].France：Technische?Universitat?Munchen,Fakultat?f?ur?Informatik?Computer-Aided?Medical?Procedures&Augmented?Reality，2007.),從而彌補血管顯影中，閉塞節段無法顯影的部分。但是，因為患者在兩次檢查中，并不是在同一臺設備上，所以檢查時候的體位難免有偏差，這些偏差會使通過CT冠脈模投影擬出XA圖像與實際的XA圖像有很大的差別。所以這種融合的前提是2D的XA數據與3D的CT數據進行配準。2D-3D配準是一項復雜的空間變換過程，醫生很難憑借手工來完成這個過程，無法模擬導管頭的姿勢和形狀，無法實現CT設備模擬DSA導管檢查圖像以及無法實現CT圖像和DSA圖像的融合等等。所以如何實現自動配準，成為業內一個需要解決的問題。

當前2D-3D配準主要可以分為基于形狀信息的點集配準（Francesc?Moreno?Noguer,Alberto?Sanfeliu?Cortes.Simul?taneous?Point?Matching?and?Recovery?of?Rigid?and?Nonrigid?Shapes[D].France:Institut?De?Robotica?I?Informatica?Industrial,2011.）如和基于統計信息的配準（Xiang?Chen,Robert?Gi?lkeson,Baowei?Fei.Automatic?Intensity-based3D-to-2DRegistration?of?CT?Volume?and?Dual-energy?Digital?Radiography?for?the?Detection?of?Cardiac?Calcification[D],2007.）。對于點集配準算法，這類算法的最大問題在于對血管提取的完整性要求很高，所以XA血管分割經常需要手動完成，這對醫生來說是一個很繁重的操作。而對于基于統計信息的配準，因為要求兩幅圖像提供的信息量足夠多，所以目前主要應用在骨骼這種重疊區域較大的配準當中。為此針對血管這種重疊區域較少的圖像提出一種新的基于統計信息的配準方法。

發明內容

為了解決上述技術問題，本發明的目的在于公開一種CT冠脈圖像與XA造影圖像的融合方法及系統，通過冠脈的CT圖像和XA造影圖像的配準與融合，在XA造影圖像上未顯影的血管提供參考位置和走向，以模擬導管頭的姿勢和形狀，顯示支架植入冠脈的過程和結果。

為實現上述目的，本發明提供了一種CT冠脈圖像與XA造影圖像的圖像融合方法，該方法包括：

步驟1，提取XA圖像的血管圖像，對所述血管圖像進行擴散處理，得到XA擴散圖像；

步驟2，提取CT冠脈圖像，對所述CT冠脈圖像進行二維投影，得到二維CT圖像，然后對所述二維CT圖像進行膨脹處理，得到CT膨脹圖像；

步驟3，以XA擴散圖像作為參考圖像，以CT膨脹圖像做浮動圖像，根據相似性測度函數對CT冠脈圖像進行處理，獲得CT模擬XA圖像；

步驟4，將配準后的CT模擬XA圖像加載到XA圖像上進行融合顯示。

進一步的，所述步驟1包括：

步驟11，從XA圖像中選擇一幀圖像后，對所述一幀圖像進行增強處理；

步驟12，對增強處理后的一幀圖像采用分水嶺算法進行血管分割，獲得所述血管圖像；

步驟13，對所述血管圖像進行距離變換，公式為：