[發(fā)明專利]一種顱內(nèi)血管造影增強(qiáng)三維狹窄化分析模型的建立方法

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• 申請?zhí)枺?/td>: 202011322265.5
• 申請日: 2020-11-23
• 公開（公告）號(hào): CN112509078A
• 公開（公告）日: 2021-03-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 賈艷楠;王文杰
• 申請（專利權(quán)）人: 西安科銳盛創(chuàng)新科技有限公司
• 主分類號(hào): G06T11/00
• 分類號(hào): G06T11/00;G06T7/00;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/33;G06T5/30;G06T17/00;G16H30/20
• 代理公司: 西安嘉思特知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 61230
• 代理人: 王海棟

1.一種顱內(nèi)血管造影增強(qiáng)三維狹窄化分析模型的建立方法，其特征在于，包括：

獲取顱內(nèi)血管部位的亮血圖像組、黑血圖像組和增強(qiáng)黑血圖像組；其中，所述亮血圖像組、所述黑血圖像組、所述增強(qiáng)黑血圖像組分別包括K個(gè)亮血圖像、黑血圖像和增強(qiáng)黑血圖像；所述亮血圖像組、所述黑血圖像組、所述增強(qiáng)黑血圖像組中的圖像一一對應(yīng)；K為大于2的自然數(shù)；

以所述增強(qiáng)黑血圖像組為基準(zhǔn)，利用基于高斯分布抽樣的互信息和圖像金字塔的配準(zhǔn)方法，對所述亮血圖像組進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，得到配準(zhǔn)后亮血圖像組；

利用所述配準(zhǔn)后亮血圖像組，對所述增強(qiáng)黑血圖像組中的增強(qiáng)黑血圖像進(jìn)行流空偽影消除操作，得到偽影消除增強(qiáng)黑血圖像組；

利用所述配準(zhǔn)后亮血圖像組建立血液三維模型；

利用所述配準(zhǔn)后亮血圖像組建立血液邊界擴(kuò)展的血管三維模型；

基于所述偽影消除增強(qiáng)黑血圖像組和所述黑血圖像組，得到造影增強(qiáng)三維模型；

基于所述血液三維模型、所述血管三維模型、所述造影增強(qiáng)三維模型，得到血管造影增強(qiáng)三維模型；

獲取所述血管造影增強(qiáng)三維模型中各段血管的表征血管狹窄程度的目標(biāo)參數(shù)的數(shù)值，并利用各段血管的所述目標(biāo)參數(shù)的數(shù)值對所述血管造影增強(qiáng)三維模型進(jìn)行標(biāo)記，得到顱內(nèi)血管造影增強(qiáng)三維狹窄化分析模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述增強(qiáng)黑血圖像組為基準(zhǔn)，利用基于高斯分布抽樣的互信息和圖像金字塔的配準(zhǔn)方法，對所述亮血圖像組進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，得到配準(zhǔn)后亮血圖像組，包括：

將每個(gè)亮血圖像和對應(yīng)的增強(qiáng)黑血圖像作為一個(gè)圖像對，對每個(gè)圖像對進(jìn)行預(yù)處理，得到該圖像對的第一亮血圖像和第一黑血圖像；

針對每個(gè)第一亮血圖像，以對應(yīng)的第一黑血圖像為基準(zhǔn)，利用基于高斯分布抽樣的互信息和圖像金字塔的配準(zhǔn)方法進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，得到包括K個(gè)配準(zhǔn)后亮血圖像的配準(zhǔn)后亮血圖像組。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述針對每個(gè)第一亮血圖像，以對應(yīng)的第一黑血圖像為基準(zhǔn)，利用基于高斯分布抽樣的互信息和圖像金字塔的配準(zhǔn)方法進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，得到包括K個(gè)配準(zhǔn)后亮血圖像的配準(zhǔn)后亮血圖像組，包括：

采用高斯分布抽樣選取預(yù)處理后的部分圖像對作為測試圖像對；

對每個(gè)測試圖像對中的所述第一亮血圖像和所述第一黑血圖像，采用基于互信息和圖像金字塔的配準(zhǔn)方法進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，得到配準(zhǔn)后該測試圖像對中所述第一亮血圖像對應(yīng)的旋轉(zhuǎn)矩陣；

獲得所有測試圖像對的旋轉(zhuǎn)矩陣的均值；

利用所述旋轉(zhuǎn)矩陣的均值，對除所述測試圖像對之外的、其余預(yù)處理后的圖像對中的所述第一亮血圖像進(jìn)行坐標(biāo)變換，完成圖像配準(zhǔn)，得到包括K個(gè)配準(zhǔn)后亮血圖像的配準(zhǔn)后亮血圖像組。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述對每個(gè)測試圖像對中的所述第一亮血圖像和所述第一黑血圖像，采用基于互信息和圖像金字塔的配準(zhǔn)方法進(jìn)行圖像配準(zhǔn)，得到配準(zhǔn)后該測試圖像對中所述第一亮血圖像對應(yīng)的旋轉(zhuǎn)矩陣，包括：

針對每個(gè)測試圖像對，基于下采樣處理，由所述第一亮血圖像得到亮血高斯金字塔，由所述第一黑血圖像得到黑血高斯金字塔；其中，所述亮血高斯金字塔和所述黑血高斯金字塔中包括從下至上分辨率依次變小的m個(gè)圖像；m為大于3的自然數(shù)；

基于上采樣處理，利用所述亮血高斯金字塔得到亮血拉普拉斯金字塔，利用所述黑血高斯金字塔得到黑血拉普拉斯金字塔；其中，所述亮血拉普拉斯金字塔和所述黑血拉普拉斯金字塔中包括從下至上分辨率依次變小的m-1個(gè)圖像；

對所述亮血拉普拉斯金字塔和所述黑血拉普拉斯金字塔中對應(yīng)層的圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，得到配準(zhǔn)的亮血拉普拉斯金字塔；

利用所述配準(zhǔn)的亮血拉普拉斯金字塔作為疊加信息，對所述亮血高斯金字塔和所述黑血高斯金字塔中各層圖像進(jìn)行自上而下的配準(zhǔn)，得到配準(zhǔn)的亮血高斯金字塔，并得到配準(zhǔn)后該測試圖像對中所述第一亮血圖像對應(yīng)的旋轉(zhuǎn)矩陣。