[發(fā)明專利]一種血管提取及去噪方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711439769.3
• 申請日: 2017-12-27
• 公開（公告）號: CN108090899A
• 公開（公告）日: 2018-05-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 皮喜田;孫凱;劉洪英
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/136;G06T7/187
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明提供一種血管提取及去噪方法。包括：讀取血管造影數(shù)據(jù)；基于第一條件在所述醫(yī)學圖像中提取造影幀和掩模幀的減影圖像；基于第二條件處理所述減影圖像，利用基于hessian矩陣特征值的Frangi濾波提取血管數(shù)據(jù)獲取第一結(jié)果；基于第三條件，采用基于閾值分割的最大血管連通域提取方法去除骨骼及與血管接近的噪點信息獲取第二結(jié)果；根據(jù)所述第一結(jié)果和第二結(jié)果進行灰度復原，獲取血管提取結(jié)果。本發(fā)明提供的方法可以有效的實現(xiàn)對于多級血管的提取以及背景噪聲的去除。

【技術(shù)領(lǐng)域】

本發(fā)明專利涉及醫(yī)學圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種血管提取及去噪方法。

【背景技術(shù)】

腦血管疾病(CVD)是各種血管源性病變引起的腦功能障礙，常突然發(fā)生，無明顯預兆，死亡率約占所有疾病的10％，是人類疾病三大死亡原因之一。目前，數(shù)字減影血管造影技術(shù)(DSA)是腦血管疾病的主要診療方法，在臨床上主要用于診斷冠心病，顱內(nèi)占位病變定位診斷；腦內(nèi)腫瘤定位及定性診斷，嚴重動脈硬化等。它可以評估難以通過計算機斷層掃描血管成像(CTA)或磁共振血管成像(MRA)檢查的復雜病變，同時能夠輔助微創(chuàng)血管腔內(nèi)治療。

盡管數(shù)字剪影血管造影技術(shù)已經(jīng)發(fā)展了九十幾年，血管提取的技術(shù)不斷改進創(chuàng)新，但由于血管結(jié)構(gòu)的復雜性和特殊性，至今沒有一種完全適用血管提取的的算法。如何檢測血管結(jié)構(gòu)，提供較高質(zhì)量的血管造影圖像，仍舊是當下醫(yī)學成像技術(shù)正在研究發(fā)展的重要課題。

目前國內(nèi)外對血管提取研究的算法很多，但是血管提取的算法效果并不是很好，不排除有血管變形，嚴重影響診斷和治療。

目前血管提取的幾種方法，如區(qū)域增長算法耗時較長，無法滿足實時性要求；FCM聚類算法無法清晰的提取出多級血管，且背景噪聲極多難以去除；B-COSFIRE算法對于小血管提取效果較好，對于大血管提取效果不太理想且耗時較長。DSA圖像中主要的數(shù)據(jù)信息就是血管信息，由于背景環(huán)境中其他組織的干擾以及血管造影過程及成像過程中引入的噪聲，容易將血管信息淹沒，尤其是細小血管以及當血管灰度值與背景灰度值相接近的情況下，嚴重影響診斷和治療。除圖像本身問題以外，病人和醫(yī)生對DSA技術(shù)都有不同的要求，病人希望注入的造影劑量減少，醫(yī)生希望在進行介入手術(shù)時X射線的劑量減少，對實時性要求較高，與此同時帶來的是DSA圖像的質(zhì)量的降低與診療需要高質(zhì)量圖像的矛盾，所以需要通過計算機軟件技術(shù)進行彌補這一缺陷，一種DSA血管提取及去噪技術(shù)就十分必要。

【發(fā)明內(nèi)容】

本發(fā)明專利所要解決的技術(shù)問題是提出一種血管提取及去噪方法，其可以耗時較短，提取出多級血管同時濾除背景環(huán)境中的骨骼及其他噪聲。

1、一種血管提取及去噪方法，包括讀取血管造影數(shù)據(jù)；基于第一條件在所述醫(yī)學圖像中提取造影幀和掩模幀的減影圖像；基于第二條件處理所述減影圖像，利用基于hessian矩陣特征值的Frangi濾波可實現(xiàn)自適應多尺度提取血管數(shù)據(jù)獲取第一結(jié)果；基于第三條件，采用基于閾值分割的最大血管連通域提取方法去除骨骼及與血管接近的噪點信息獲取第二結(jié)果；根據(jù)所述第一結(jié)果和第二結(jié)果進行灰度復原，獲取血管提取結(jié)果。

2、可選的，所述的Frangi濾波方法包括基于Hessian矩陣特征值和特征向量逐點判斷是否為血管像素及血管方向，然后利用Frangi濾波可自適應多尺度提取出管狀結(jié)構(gòu)的血管信息。

3、可選的，所述最大血管連通域提取辦法基于閾值分割，對所述第一結(jié)果進行二值化處理，獲取若干數(shù)目的獨立連通域；并對上述獨立連通域進行結(jié)構(gòu)判斷，去除第一結(jié)果中骨骼及噪聲等非最大連通分支獲取第二結(jié)果。

4、可選的，將所述的最大血管連通域方法得到的第二結(jié)果與第一結(jié)果進行矩陣間點乘，可去除骨骼及與血管對比度相近的噪聲，得到灰度復原的血管提取結(jié)果。

5、可選的，所述hessian矩陣基于獲取的血管造影數(shù)據(jù)與高斯函數(shù)卷積而得的二階微分偏導，其中高斯函數(shù)的尺度因子奠定多尺度理論。