[發(fā)明專利]一種基于最大半徑搜索的冠脈中心線生成方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110023367.5
• 申請日: 2021-01-08
• 公開（公告）號: CN112700490B
• 公開（公告）日: 2023-04-25
• 發(fā)明（設計）人: 史業(yè)民;俞益洲;李一鳴;喬昕
• 申請（專利權）人: 杭州深睿博聯(lián)科技有限公司;北京深睿博聯(lián)科技有限責任公司
• 主分類號: G06T7/66
• 分類號: G06T7/66;G06T7/62;G06T7/155;G06T5/30;G06T3/40
• 代理公司: 北京天方智力知識產權代理事務所(普通合伙) 11719
• 代理人: 路遠

本發(fā)明提供了一種基于最大半徑搜索的冠脈中心線生成方法及裝置，其中方法包括：獲取原始CT，對原始CT進行血管分割，得到分割結果，其中，分割結果包括：主動脈弓及冠脈血管；提取血管的所有末端；獲取主動脈弓內骨架線的平均值作為整個中心線搜索的起點，搜索中心線；對中心線進行拼接。依賴全心半徑信息進行全局最優(yōu)路徑搜索，從而避免出現(xiàn)局部最優(yōu)。同時，由于依賴血管半徑進行搜索，還可避免粘連對于中心線的影響，實現(xiàn)高準確率的中心線搜索方案。

技術領域

本發(fā)明涉及計算機領域，尤其涉及一種基于最大半徑搜索的冠脈中心線生成方法及裝置。

背景技術

心臟CT(CCTA)圖像中的冠狀動脈中心線提取是評估狹窄和動脈粥樣硬化斑塊的先決條件。在三維空間中觀察血管的結構和異常具有很大挑戰(zhàn)，因此，研究人員提出首先提取血管中心線，之后沿中心線進行2D曲面重建，從而將三維空間轉化為多個二維平面，使得醫(yī)生只需在2維平面進行疾病診斷和分析，大大降低醫(yī)生工作量。

現(xiàn)有的方法大體可以劃分為兩類：基于深度網絡預測跟蹤算法；基于冠脈掩膜提取3d骨架算法。然而這兩種方法都存在明顯的不足，基于深度網絡預測進行冠脈跟蹤會因為冠脈血管分叉點預測錯誤而導致整條血管分支丟失，且每步預測均有可能引入額外誤差；基于冠脈掩膜提取的3d骨架往往過度依賴于冠脈分割的精確性，在存在血管粘連或靜脈被誤識別為冠脈的情況下提取的中心線不可靠。這些不穩(wěn)定因素都可能會影響后續(xù)醫(yī)生對疾病的診斷。

發(fā)明內容

本發(fā)明旨在提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的基于最大半徑搜索的冠脈中心線生成方法及裝置。

為達到上述目的，本發(fā)明的技術方案具體是這樣實現(xiàn)的：

本發(fā)明的一個方面提供了一種基于最大半徑搜索的冠脈中心線生成方法，包括：獲取原始CT，對原始CT進行血管分割，得到分割結果，其中，分割結果包括：主動脈弓及冠脈血管；提取血管的所有末端；獲取主動脈弓內骨架線的平均值作為整個中心線搜索的起點，搜索中心線；對中心線進行拼接。

其中，提取血管的所有末端包括：對分割mask進行大幅腐蝕，消除血管區(qū)域的mask，保留主動脈弓所在區(qū)域的少量像素；再次膨脹，還原主動脈弓，分別得到主動脈弓所在區(qū)域和其余區(qū)域，其余區(qū)域為血管mask；將骨架線與血管mask取交集，得到血管骨架線；計算血管骨架線與主動脈弓的距離，獲取距離最近的點作為當前血管的起點；對于所有血管骨架線進行連通域計算，獲取每個起點所在的血管骨架線；基于每個起點所在的血管骨架線，計算所有骨架點的連接關系，進行最短路徑計算，通過最短路徑生成樹結構，得到潛在血管終點。

其中，獲取主動脈弓內骨架線的平均值作為整個中心線搜索的起點，搜索中心線包括：計算所有mask的前景點距離背景的最短距離，得到原始半徑矩陣；對于原始半徑矩陣進行變換，使得半徑越大的點，其cost矩陣值越小，且不同半徑之間的cost差異足夠大；基于cost矩陣計算從整個中心線搜索的起點至所有血管的所有末端的最短路徑，將路徑上的cost矩陣值之和最小的路徑確定為中心線。

其中，對中心線進行拼接包括：在孤立中心線的末端計算多尺度切線方向，并計算孤立中心線的末端到最近的主干中心線的距離；當主干中心線出現(xiàn)在末端切線方向的均值附近且距離小于閾值，則確定當前孤立中心線屬于主干中心線的分支；將當前孤立中心線拼接至最近的主干中心線。

本發(fā)明另一方面提供了一種基于最大半徑搜索的冠脈中心線生成裝置，包括：分割模塊，用于獲取原始CT，對原始CT進行血管分割，得到分割結果，其中，分割結果包括：主動脈弓及冠脈血管；提取模塊，用于提取血管的所有末端；搜索模塊，用于獲取主動脈弓內骨架線的平均值作為整個中心線搜索的起點，搜索中心線；拼接模塊，用于對中心線進行拼接。