CN116309390A - 血管分支的识别 - Google Patents

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Abstract

部分地，本发明涉及关于使用诸如OCT、IVUS或其它成像模式的血管内模式成像的血管的分支检测的自动化方法。在一个实施方式中，使用血管内成像系统生成的A‑线和帧的表示被用于识别血管的候选分支。可以应用一个或多个算子(诸如滤波器)来去除与其它检测相关联的假阳性。

Description

血管分支的识别
技术领域
本发明总体涉及适用于血管内诊断和成像领域的系统和方法，更具体地涉及支持识别血管的侧支、交叉点或其它部分或特征的系统和方法。
背景技术
冠状动脉疾病是世界范围内的主要死亡原因之一。更好的诊断、监测和治疗冠状动脉疾病的能力对于挽救生命可以具有重要意义。血管内光学相干断层摄影术(opticalcoherence tomography，OCT)是一种基于导管的成像模式，其利用光线窥视冠状动脉壁并生成其图像以供研究。利用相干光、干涉量度法和微光学技术，OCT可在病变血管内以微米级分辨率提供视频速率的体内断层成摄影术。
使用光纤探针以高分辨率观察亚表层结构使得OCT对于内部组织和器官的微创成像特别有用。OCT使这种级别的细节成为可能，这使临床医生能够诊断以及监测冠状动脉疾病的进展。OCT图像提供冠状动脉形态的高分辨率视觉化，且可单独使用或与其它信息(诸如血管造影数据和其它来源的患者数据)结合使用，以辅助诊断和治疗。
患者身体的各个部分的OCT成像为医生和其它人提供了有用的诊断工具。例如，通过血管内OCT进行的冠状动脉成像可以显示减少血流并增加缺血风险的变窄或狭窄的位置。这些信息有助于心脏病专家在侵入性冠状动脉搭桥手术和基于导管的微创手术(诸如血管成形术或支架输送)之间进行选择，以缓解狭窄且恢复血流。狭窄区域中动脉侧支的存在也影响通过动脉的血流，且因此其是在设计患者的治疗计划时的重要因素。
血管病理学及其进展的定量评估涉及不同的定量量度的计算，所述定量量度例如压降，其可依赖于流体量和腔的几何形状(包括侧支的几何形状)的精确识别。在OCT图像中通常不容易识别从管腔延伸的侧支。部分地，这是因为侧支可能被各种OCT探针中使用的导丝遮挡、或者被支架撑杆、血液和阴影遮挡。
此外，阴影和其它成像数据伪像会难以解决和消除。结果，沿动脉长度的重要界标(诸如侧支)可能被误认为是组织或者根本没有被识别。考虑到将支架放置在侧支上会是有害的，或者在执行时应当有意识地进行放置，因此需要可以识别侧支的可靠技术。
本发明解决了这些挑战和其它挑战。
发明内容
部分地，本发明涉及一种检测血管的一个或多个分支的方法。该方法包括存储血管的一个或多个血管内图像数据集，每个血管内数据集包括多条A-线；检测从来自所述多条A-线的A-线的集合生成的第一A-线图像中的管腔边界，其中，第一A-线图像具有r维度和A-线维度；指定搜索距离T；定义搜索区域，所述搜索区域由检测到的所述管腔边界和距所述管腔边界为距离T的边界偏移来限界；检测所述搜索区域的边缘；以及响应于检测到的边缘识别候选分支区域。
在一个实施方式中，该方法包括使用第一图像处理算子平整A-线图像；使用第二图像处理算子将中值平滑应用于A-线图像；以及使用第三图像处理算子将平滑应用于A-线图像以生成滤波后的图像。在一个实施方式中，该方法包括识别所述滤波后的图像中的第一最小-最大对(minimum-maximum pair)，其中，所述第一最小-最大对之间的一个或多个距离定义第一搜索窗口。在一个实施方式中，该方法包括识别所述滤波后的图像中的第二最小-最大对，其中，所述第二最小-最大对之间的一个或多个距离定义第二搜索窗口。
在一个实施方式中，该方法包括在在第一搜索窗口内沿相应的预处理后的输入图像中的r维度搜索。在一个实施方式中，该方法包括将位于所述第一搜索窗口中的低于噪声基底阈值的像素指定为对应于所述候选分支区域。在一个实施方式中，噪声基底阈值小于约2mm。在一个实施方式中，该方法包括将所述候选分支区域分成三个带，其中，三个带的宽度的总和等于T。在一个实施方式中，该方法包括针对每个带，沿着每条A-线累积对应于候选分支区域的像素。
在一个实施方式中，该方法包括，其中，如果特定A-线具有被标记为候选分支的多于约10％至约30％的像素，则将该带中的该A-线标记为对应于分支。在一个实施方式中，该方法包括输出各个带的与候选分支对应的A-线的集合。
在一个实施方式中，该方法包括使用回拉的帧生成分支矩阵，所述帧包括A-线和角度数据。在一个实施方式中，该方法包括将与所有三个带的分组对应的像素和与前两个带的分组对应的像素隔离，以选择对应于侧支的像素。在一个实施方式中，该方法包括从所述分支矩阵去除导丝区域。在一个实施方式中，该方法包括消除仅出现在一帧中的分支。在一个实施方式中，该方法包括复制分支矩阵以考虑跨零(across zero)的重叠。
在一个实施方式中，第一个带的范围从0到T/3，并且其中，第二个带的范围从T/3到2/3T，并且其中，第三个带的范围从2/3T到T。在一个实施方式中，第一个带的范围从0到T/3，并且其中，第二个带的范围从T/3到2/3T，并且其中，第三个带的范围从2/3T到T。在一个实施方式中，该方法包括在用户界面中显示一个或多个检测到的侧支。在一个实施方式中，该方法包括使用分支矩阵验证一个或多个候选侧支，所述分支矩阵是使用从两个或更多个带中选择的像素生成的，其中，所述带的总和是T。
根据以下描述和附图，所公开实施方式的其它特征和优点将显而易见。
附图说明
本专利或申请文件包含至少一个彩色附图。具有一个或多个彩色附图的本专利或专利申请公布的副本将在请求和支付必要费用后由主管局提供。
附图不一定按比例绘制，而是通常将重点放在说明性原理上。这些附图在所有方面都应被认为是说明性的而并不旨在限制本发明，其范围仅由权利要求限定。
图1是血管内成像系统的图，包括根据本发明的说明性实施方式的自动化侧支检测模块。
图2A是根据本发明的说明性实施方式的具有侧支的血管中的感兴趣区域的极坐标A-线图像。
图2B是根据本发明的说明性实施方式的与图2A的A-线图像对应的血管的横截面图像。
图3是根据本发明的说明性实施方式的图2A中所示图像的平整后的版本。
图4是根据本发明的说明性实施方式的示出了侧支的边缘检测的图像。
图5A、图5B、图5C和图5D是根据本发明的说明性实施方式的平整后的图像处理后的A-线图像和对于不同的r值的相对于噪声基底的各种绘图，其中，径向维度r垂直于A-线维度。
图6是示出了被选择以用于搜索侧支的各种带或区的图像，其中，基于距管腔的不同深度来指定所述带或区。
图7是横截面OCT视图、L模式或纵向OCT视图，以及具有候选分支和导丝的分支矩阵。
图8是根据本发明的说明性实施方式的分支矩阵，解析该分支矩阵以识别根据分支矩阵处理或运算的各个分支候选。
具体实施方式
部分地，本发明涉及关于使用血管内模式(诸如OCT、IVUS或其它成像模式)而成像的血管的分支检测的自动化方法。术语分支指的是血管的一个或多个分支(诸如侧支)。在一个实施方式中，本发明涉及执行作为软件模块、算子和级的流水线中的中间步骤的分支检测。各个级转换血管内数据并在其上执行特征检测(诸如阴影和管腔检测)。可以在OCT或IVUS回拉之后执行分支检测，并且可以使用管腔检测软件模块处理所得到的血管内数据以提取管腔数据(诸如与管腔边界有关的信息)。
部分地，本发明涉及收集和处理数据(诸如血管内数据帧)的各种方法。在一个实施方式中，血管内数据帧或图像数据帧包括从使用可旋转的血管内探针获得的多条A-线(扫描线)生成的横截面图像。由探针旋转时的扫描线的集合形成血管的横截面图像。
在一个实施方式中，在分支检测之前，执行阴影检测以从潜在血管内数据中识别感兴趣的区域。阴影令人感兴趣，是因为它们可以对应于不同的特征(诸如血池、分支(诸如侧支)、和导丝段)。导丝段由用于在动脉中定位血管内成像探针的导丝产生。在一个实施方式中，一旦已经识别并验证了一根导丝(或多根导丝)，就可以将在给定帧或扫描线上产生导丝的位置标记或像素标记提供给其它血管内数据处理模块。作为示例，经验证的导丝检测可以是侧支检测模块的输入。检测侧支的过程也可以输入到其它处理级，以生成关于血管内回拉数据的感兴趣的信息。
部分地，本发明描述了与分支检测和与其相关的参数的评估有关的各种方法和子方法。在一个实施方式中，该方法是一种自动化方法，其基于用户界面输入对血管内数据进行操作，以检测侧支或作为使用侧支检测作为输入的其它图像处理的一部分。
随着动脉逐渐变细，冠状动脉中的侧支可用于模拟各个段处动脉的正常直径。侧支的位置和直径是计算和预测沿动脉的流动的重要输入。
已经开发了一种新的软件算法，该算法将自动地检测OCT图像中侧支的位置并提供其直径的估计。该算法将识别作为分支区域一部分的OCT帧中的帧和扫描线。
在一个实施方式中，基于软件的方法针对极坐标空间中的扫描线工作，并使用图像处理滤波器和算法的组合来检测侧支壁的上升和下降强度梯度。在一个实施方式中，软件从扫描线数据生成矩阵，该矩阵基于沿回拉的帧来组织。矩阵包括来自回拉的数据，该回拉收集超出管腔的偏移量或其它延伸到组织或侧支内的距离的信息。解析该矩阵(分支矩阵)以获得关于可能的分支位置的信息，并使用该矩阵测量分支直径。
如图1所示，用于收集血管内数据的数据收集系统30包括可用于对血管进行成像的数据收集探针7。该系统可以是OCT系统、IVUS系统或其它基于血管内成像模式的系统。导丝可用于将数据收集探针7引入血管中。可以沿血管引入和拉回数据收集探针7，同时收集数据。当成像探针沿着血管的长度缩回(拉回)时，随着探针或其一部分的旋转，收集多个扫描数据集或血管内数据集(OCT数据、IVUS数据或其它数据)。在一个实施方式中，这被称为回拉。
在一个实施方式中，这些数据集或图像数据帧的收集，可用于识别感兴趣的区域(诸如狭窄或部署的支架)。在一个实施方式中，数据收集探针7是OCT探针。探针7可以包括探针尖端17。当OCT探针用作探针7时，其被配置为与包括干涉仪和数据处理系统的系统10的版本一起使用。可以处理使用数据收集探针7收集到的距离测量值，以生成图像数据帧(诸如血管的横截面视图或纵向视图(L模式视图))。为清楚起见，横截面视图可包括但不限于纵向视图。可以使用一个或多个图像数据处理模块或级处理这些图像。
示出了插入血管之前或之后的数据收集探针7。数据收集探针7与OCT系统10光通信。经由光纤15连接到数据收集探针7的OCT系统10可包括：光源(诸如激光)、具有样本臂和参考臂的干涉仪、各种光路、时钟发生器、光电二极管、和其它OCT系统部件。探针7被布置在具有分支B和血池BP的动脉8中。
在一个实施方式中，光学接收器31(诸如基于平衡光电二极管的系统)可以接收从数据收集探针7出射的光。计算设备40(诸如计算机、处理器、ASIC或其它设备)可以是OCT系统10的一部分或者可以被包括作为与OCT系统10进行电通信或光通信的单独的子系统。计算设备40可以包括(一个或多个)存储设备41、存储器、总线、以及适于处理数据的其它部件、以及软件部件44(诸如，被配置用于支架可视化、支架贴壁不良检测、管腔检测、偏移生成、搜索区域151定义、侧支检测45、导丝检测、分支矩阵生成、回拉数据收集等的图像数据处理级)。虽然分支检测模块45被示为单独的软件模块，但它也可以是软件部件44中的一者。分支矩阵生成软件可以是分支检测模块45的一部分或者是单独的软件模块。
在各种实施方式中，计算设备40包括或访问软件模块或程序44，诸如侧支检测模块、导丝检测模块、管腔检测模块、支架检测模块、中值掩模清除模块、强度平均模块、支架贴壁不良检测模块、隆突检测模块和其它软件模块。例如，计算设备40可以访问侧支检测模块45，以检测侧支。特别地，对模块进行校准，以使用特定分支特性作为签名特征(signature)来提高分支精度。
在一个实施方式中，侧支检测模块45根据二维分支矩阵生成或操作，并使用矩阵或如本文中描述的其它方式来隔离候选侧支。在一个实施方式中，分支特性可以包括血管内检测到的特征(诸如噪声基底、以及上升或下降梯度)的排布。软件模块或程序44可包括图像数据处理流水线或其部件模块以及一个或多个图形用户界面(GUI)。
示例性图像处理流水线用于将收集到的血管内数据转换成血管和支架的二维和三维视图。本文描述的图像数据处理流水线或任何方法存储在存储器中，并使用一个或多个计算设备(诸如处理器、设备或其它集成电路)来执行。
在一个实施方式中，软件模块44还包括与血流检测有关的附加特征，或者包括代替侧支检测的这些特征。在一个实施方式中，一个或多个侧支的直径和预测血液流动穿过这些侧支。软件模块44还可以包括用户接口软件部件或与用户接口软件部件通信，以打开和关闭侧支血流视图并显示和切换各种用户界面显示模式，诸如支架计划、飞行穿越(flythrough)和本文所述的其它观察模式。
如图1所示，显示器46也可以是血管内数据收集和处理系统10的一部分，用于显示信息47(诸如，使用收集到的图像数据生成的血管的横截面视图和纵向视图)。
数据收集系统10可用于显示和与检测到的血管的侧支相关联的血流相关的图像数据。在一个实施方式中，可以自动执行或除初始用户输入之外没有用户输入而执行一个或多个步骤，以关于一个或多个图像导航、输入信息、选择输入(诸如控制器)或用户接口部件或与输入(诸如控制器)或用户接口部件交互，或者以其它方式指示一个或多个系统的输出。在一个实施方式中，血流视图被呈现为选择以便于查看血管和一个或多个侧支的表示的二维或三维视图的选项。响应于用户输入在一个或多个观察模式之间切换可以关于本文描述的各种步骤来执行。
可以通过显示器46向用户显示支架和管腔边界的表示，诸如其OCT或IVUS图像。在显示这些特征和可包括在被显示的图像中的具有识别标记的任何编码或标签之前，执行侧支检测、阴影检测和支架检测。可以使用一个或多个图形用户界面(GUI)显示基于OCT的信息47。图像是可以使用GUI和各种输入设备显示和交互的信息47的示例。
另外，该信息47可以包括但不限于横截面扫描数据、纵向扫描、直径图、图像掩模、阴影区域、支架、贴壁不良区域、管腔边界、相对于自动检测到的管腔边界测量的垂直距离、以及具有距离T的从管腔边界延伸的垂直距离、以及使用OCT系统和数据收集探针获得的血管的其它图像或表示或潜在距离测量值。
计算设备40还可以包括软件或程序44，该软件或程序可以存储在一个或多个存储设备41中，并被配置为利用诸如文本、箭头、颜色编码、高亮显示、轮廓线或其它合适的人或机器可读标记来识别支架撑杆和贴壁不良水平(诸如基于阈值和测量到的距离的比较)以及其它血管特征。
根据一个实施方式，显示器46描绘了血管的各种视图。该显示器可以包括用于显示或隐藏各种特征的菜单，诸如用于选择要显示的血管特征的菜单，以及用于选择显示器的虚拟摄像机角度的菜单。用户可以在用户显示器上的多个视角之间切换。另外，用户可以诸如通过选择特定侧支和/或通过选择与特定侧支相关联的视图而在用户显示器上进行不同侧支之间的切换。
例如，用户可以选择孔口视图，在一个实施方式中，其可以是默认视图或者是隆突/隆突视图，以允许他们查看一个或多个侧支的隆突。在一个实施方式中，图像处理流水线和相关软件模块使用在回拉期间收集到的数据来检测成像的动脉中的管腔边界、导丝、其它阴影、支架和侧支。
例如，可以使用从使用管腔检测软件部件或模块在探针尖端17处收集到的光信号获得的距离测量值来检测管腔边界。代替光纤，超声换能器可以适于用于收集关于血管壁和一个或多个支架的IVUS信号。
管腔检测软件可包括一个或多个步骤。例如，在一个实施方式中为了执行管腔检测，可以将滤波器或其它图像处理设备应用于二维图像以检测图像中的边缘，该边缘表示管腔边界。在另一个实施方式中，使用基于扫描线的方法。在一次或多次回拉期间，收集光信号或超声信号作为与血管和布置在血管的管腔中的一个或多个支架有关的扫描线。在一个实施方式中，使计算设备运行的管腔检测软件使用计算设备从扫描线的集合生成一个或多个图像。
此外，管腔检测可以包括使用计算设备生成血管图像的二元掩模，其中，使用强度阈值生成二元掩模。作为另一步骤，在二元掩模中定义多条扫描线。关于多条扫描线中的每条扫描线，在一个实施方式中，识别该扫描线上的作为管腔边界组织的区域。基于管腔边界组织区域的存在来识别边界的轮廓段。在一个实施方式中，该方法识别相邻轮廓段。管腔边界检测方法还可以包括在相邻轮廓段之间内插缺失的轮廓数据。结果，在一个实施方式中，相邻轮廓段和内插的缺失轮廓数据定义了管腔边界。
一旦利用探针获得血管内数据(诸如来自回拉的帧和扫描线)并将其存储在存储器41中，就可以对该血管内数据进行处理以生成信息47(诸如沿回拉区域的长度的血管的横截面视图、纵向视图和/或三维视图或其子集)。这些视图可以被描绘为如图所示用户界面的一部分。使用从血管内数据收集系统获得的距离测量值生成的血管图像提供关于血管和布置在血管中的物体的信息。
因此，部分地，本发明涉及适于评估和描绘关于血管、支架或其它感兴趣的血管信息的信息的基于软件的方法及相关系统和设备。在初始支架部署之前或之后、或矫正支架的相关手术之前或之后，血管内数据可用于产生2-D视图(诸如血管的横截面视图和纵向视图)。使用数据收集探针和各种数据处理软件模块获得的血管内数据可用于识别、表征和可视化支架和/或与支架和/或布置有该支架的管腔相关的一种或多种属性。
相对于血管壁的并且与血管壁中的侧支开口有关的支架位置可以被可视化，使得侧支开口不被支架阻挡。在一个实施方式中，识别并可视化侧支以辅助治疗计划和支架放置。
图2A是具有侧支102的血管中的感兴趣区域的极坐标A-线OCT图像。血管管腔100位于图像的顶部。如图所示，管腔边界106(即，血管壁的边缘)由虚线划界，并且血管壁组织120填充图像的大部分。导丝阴影104是图像右侧的竖直特征。在图像中，管腔边界106提供最亮的响应，并且OCT信号衰减到组织穿透深度。侧支102在血管壁中显示为竖直阴影或无信号区域。部分地，本发明涉及检测诸如分支102的侧支。
在一个实施方式中，首先执行导丝检测，使得阴影和导丝段可以从侧支阴影中被排除，以提高检测精度。在各种实施方式中，血管内数据收集系统和相关软件模块检测预定扫描深度区域T内的OCT图像数据中的分支特性。T值可用于定义搜索区域151。T值可通过图形用户界面输入。
在一个实施方式中，T被指定为约660μm并且被用作从管腔的偏移，以定义由线108划界的偏移管腔边界。在一个实施方式中，通过线108和管腔边界106定义感兴趣区域/用于分支检测的搜索区域，线108是移位了距离T的管腔边界106。由虚线(管腔边界106)和移位管腔边界108界定的宽度为T的弯曲条或弯曲带151指定血管内图像数据的用于搜索侧支的子集。T的范围可以为约500μm至约800μm。图2B是与图2A的A-线图像85对应的血管的横截面图像130。在图2B中，示出了与探针7和侧支102有关的管腔边界106。示出了与侧支102相邻的搜索区域151的一部分。区域102是可使用本文描述的一种或多种方法和系统检测的分支区域的示例。
分支检测实施方式
基于软件的分支方法首先在下降响应梯度112和上升响应梯度114之间扫描由噪声基底(也称为NF)110或无信号区域定义的分支签名特征或图案。在一个实施方式中，噪声基底是组织强度已下降到与清晰的管腔中相同的值的区或区域。噪声基底110可以对应于搜索区或区域中的上升强度梯度和下降强度梯度之间的过渡区域。接下来，将符合该签名特征或图案的任何图像帧标记为候选分支区域。然后，在所有帧上组合候选分支区域。依次地，可选地关于分支矩阵解析分支区域，以及估计每个侧支的直径。本文更详细地描述了基于软件的分支方法。
首先，在回拉之后，对原始A-线图像进行预处理以平整图像，使得更容易识别侧支。图3是血管内图像125，该血管内图像125是图2A中所示图像的平整后的版本。使用检测到的管腔边界(图2A中的106)作为平整后的图像的顶部边缘来平整A-线图像。还可以使用中值和高斯(Gaussian)图像平滑来对图像127进行滤波，如图4所示。
分析图3的预处理后的图像125以检测噪声基底NF。噪声基底NF可以用作阈值以将噪声基底以下的像素识别为候选分支区域。基于来自不同样本的图像直方图或已知OCT噪声水平来计算噪声基底阈值。在一个实施方式中，噪声基底被确定为在T偏移方向上距管腔约1.5mm至约2.5mm。在一个实施方式中，噪声基底为约2mm。
在一个实施方式中，图3的平整后的图像125的包含候选侧支的一部分然后使用边缘检测滤波器133或滤波器F1或F2处理。为了减少数据处理并提高效率，优选地对与预定扫描深度T对应的数据执行滤波。在图4中，扫描深度T距离管腔边界660μm，但是可以使用与OCT相匹配的任何深度。使用滤波器133对图像127进行滤波以生成滤波后的图像135。可以应用边缘检测滤波器来识别侧支和导丝阴影的左边缘126和右边缘128。在一个实施方式中，滤波器133是高斯滤波器。在一个实施方式中，滤波器133是两个滤波器，诸如滤波器133a、133b，滤波器133a、133b也被称为第一滤波器F1和第二滤波器F2。在一个实施方式中，滤波器133a、133b是一个或多个可分离的边缘查找滤波器。在一个实施方式中，本文使用的边缘查找滤波器是盒式(boxcar type)滤波器。
此外，在一个实施方式中，滤波器是平滑滤波器。在一个实施方式中，滤波器133是边缘查找滤波器。在一个实施方式中，滤波器133是平滑滤波器和边缘查找滤波器(可以是滤波器F1和F2)的组合。
作为附加步骤，沿着如图5A所示的图像147示出的各种r值分析边缘滤波后的图像(诸如图4的图像135)。在图5A中，然后，针对所有A-线的全部或子集的各个r维度值分析图像147，以检测候选分支区域。接下来，针对各个r值或其子集，通过沿r＝20的值对图像147进行滤波。以这种方式，图5B的滤波器图149标识了图5B的针对r＝20的滤波后的图像149中的局部最小-最大峰值。在一个实施方式中，针对所有r值或r值的子集重复该过程，以生成局部最小-最大峰值的集合。
如图5A所示，示出了相对于腔126的感兴趣区域(ROI)128。ROI对应于被移位T的检测到的管腔126的部分。图5A和图5C的竖直轴线对应于r维度，其中，示出了在r＝20处的一条虚线，其穿过一对管腔信号126和一对ROI信号128。在最小-最大对索引之间，其由图5B的滤波后的图像图中和图5D的预处理后的输入图像强度图中的带圆圈的最大值和最小值示出。
关于图5B，图的竖直轴线是由图5A滤波而产生的滤波器输出，而水平轴线为A-线。图5D是图5C的预处理后的图像的强度图。在图5D中，竖直轴线是输入图像强度。在一个实施方式中，系统沿对应的预处理后的输入图像中的“r”维度搜索跨越图像的A-线的r值的全部或子集。
图3的噪声基底也在图5D的强度图中示出。噪声基底设置阈值，低于该阈值的候选侧支138被识别。在一个实施方式中，噪声基底阈值基于噪声基底的估计并且被设置为使得噪声基底附近的样本小于该阈值，同时保证组织样本大于该阈值。该系统使用一个或多个软件部件来查找低于噪声基底阈值的像素，该噪声基底阈值在平整后的图像(图5C)的相应区域中在图5D的绘图161中指定。参考图5A，边缘滤波后的图像147被滤波以识别“r＝20”处的局部最大值和局部最小值。在一个实施方式中，针对r值的全部或子集执行该滤波和滤波后结果的绘图。r值沿图5A和图5C中的竖直轴线。在图5B中，x轴对应于A-线编号，且y轴对应于r。参考图5B，如图所示，最小-最大(min-max)方法识别各自的局部最小-最大对130a、130b和132a、132b。
此外，关于图5B，该方法在各个最小-最大对之间的值范围134内的绘图149中搜索图5C的相应平整后的图像160中的噪声基底。来自平整后的图像的血管内数据被绘制为A-线(x轴)对强度(y轴)以识别包含最弱OCT响应的扫描线。平整后图像的落在低于预定阈值136的区域被认为是候选分支区域138。在一个实施方式中，阈值136是噪声基底(NF)。因此，通常将在下降响应梯度(图2A中的112)中找到局部最小值130a、132a(下方的带圆圈的值的集合)，并且通常将在上升响应梯度(图2A中的114)中找到局部最大值130b、132b(上方的带圆圈的值集合)。
在一个实施方式中，峰值和谷值的出现对应于定义搜索空间的梯度强度的改变。如果在搜索空间中存在低于噪声基底的信号，则相应的像素对应于候选分支区域。随后，分析这些候选区域以确定它们是否是有效的侧支。
在一个实施方式中，如图6所示，候选区域被分成搜索带或区。以这种方式，要搜索的带/区的指定有助于确定候选分支区域。在一个实施方式中，对于每条A-线，它被分成带1、带2或带3。在一个实施方式中，带是T的一部分。这些带识别A-线的哪个集合潜在地与侧支相关联。在三个或更多个不同深度处查看每条A-线，其中深度显示为图6的划分带。此处有三个相等的220μm的深度，当T为660μm时，该深度相当于T的1/3。
在一个实施方式中，作为要搜索的区域的选择/指定的一部分，将区域划分或细分为三个带(带1、带2和带3)。在一个实施方式中，各个带被单独处理。这些带也可以并行或不同地处理，其中一个带的特征与一个或多个其它带中的特征相比较。尽管示出了三个带，但是可以指定一个、两个或更多个带用于候选分支搜索。
在一个实施方式中，对于每个指定的搜索带，该方法沿每条A-线累积标记的像素。如果特定A-线具有超过10％-35％的像素，则标记该带中的A-线对应于分支。该方法表明搜索区域中至少10％-35％的像素处于或低于噪声基底。
在一个实施方式中，软件模块用于解析分支矩阵以隔离最可能是分支的候选分支区域。基于针对所有三个分支区域的一个或多个规则来执行该步骤。在一些实施方式中去除导丝。
在一个实施方式中，解决了血液滞积(pooling)和其它假分支阳性来源。血栓、血液滞积和其它伪影是假阳性的主要原因。血液使信号衰减，这可以模拟分支区域。针对每个帧计算可以识别血液滞积像素的强度阈值。
基于针对每个检测到的分支的管腔内检测到的血液滞积像素的数量来计算阻塞指数。该指数与管腔内血液滞积和血栓相关，并为各个检测到的分支提供评分。当管腔内存在使大量信号衰减的血液或血栓时，该指数很高。具有高阻塞指数的分支被拒绝为假阳性。在可接受范围内的那些分支被保留为真阳性。可以标记具有中等阻塞指数的分支以供进一步查看。
图7是横截面OCT视图、L模式视图或纵向OCT视图、以及具有候选分支和导丝的分支矩阵。还示出了各种检测到的深度的颜色编码图例。通常，距管腔的深度与代表深度范围的颜色的颜色和/或字母相关联。关于图7的解析后的分支矩阵，红色或R为从约0μm至约220μm的范围。依次地，绿色或G为约220μm至约440μm的范围。蓝色或B为约440μm至约660μm的范围。黄色或Y为约0μm至约440μm的范围。最后，青色(cyan)或C为约200μm至约600μm的范围。白色或W对应于所有三个带(带1、带2和带3)以及距管腔的总距离T，诸如为0-660μm。这些颜色编码的标记适用于图7和图8。在各种实施方式中，可以使用其它标记和符号来示出除了颜色之外的带分组。
分支矩阵250和分支矩阵300(分别为图7和图8)示出了来自针对所有A-线和所有3个区域(带1、带2和带3)的所有帧的分支候选信息。关于不同带的关系，以下带分组和颜色的图例适用于图7的分支矩阵250和图8的分支矩阵300。颜色也由线连接符和颜色的第一个字母标识，但没有箭头来区分显示候选侧支的字母A-E的使用。
分支矩阵图例(距管腔/带分组的距离，例如T＝660μm)：
·带1(0-220μm)：红色(R)
·带2(220μm-440μm)：绿色(G)
·带3(440μm-660μm)：蓝色(B)
·带1、2、3(0-660μm)：白色(W)
·带1-2(0-440μm)：黄色
·带2-3(220μm-660μm)：青色
图8是分支矩阵300和操作之后的矩阵305。对矩阵300进行操作以去除导丝数据。在去除导丝数据之后，矩阵305示出了去除了导丝数据的候选分支A、B、C、D和E。在图像300、305中这些分支用具有箭头头部的多个箭头来标识。在一个实施方式中，应用一个或多个形态算子以进一步隔离和增强矩阵305，使得更清楚地定义分支，如图中的305所示。来自分支矩阵300的数据可以与其它跨帧数据进行比较，以提高检测精度。在一个实施方式中，给定的分支矩阵以每帧为基础按顺序组合。
关于图8，可以处理和操作矩阵300以产生处理后或滤波后的分支候选矩阵305。这些步骤可以包括一个或多个以下处理或滤波步骤。使用分支矩阵检测分支的方法可以包括生成分支矩阵。该方法可以包括隔离白色W(所有3个带)像素和与白色像素相邻的黄色Y(前两个带)像素。该方法可以包括去除导丝区域。
该方法还可以包括消除仅出现在1帧中的分支。在一个实施方式中，假设角度跨越360度，取决于矩阵(它基于圆柱形布置)的取向和矩阵端部的重叠，矩阵的部分可以被复制以覆盖矩阵的上水平轴线和下水平轴线。在一个实施方式中，形态算子可以包括沿A-线维度应用1D图像打开操作(7个像素)以消除具有可忽略的数据覆盖量的a-线。此外，可以应用强调连接的滤波器来执行连接部件分析，以将单个部件标识为单个分支。交叉帧数据还可用于连接矩阵中的作为一个分支的一部分的二进制大对象(blob)。
部分地，本发明涉及一种分支检测的自动化方法，其包括检测在具有扫描深度T的区域内的分支特性的步骤。在一个实施方式中，T是从管腔测量的距离，并且可以用于通过距管腔边界的距离T来定义边界偏移。在一个实施方式中，T的范围为约400μm至约700μm。在一个实施方式中，T为约660μm。在一个实施方式中，T是血管壁厚度或扫描深度厚度的近似值，T被选择以指定用于查找侧支的搜索区域。在一个实施方式中，分支特性包括以下项中的一者或多者：噪声基底、或下降梯度和上升梯度之间的无信号区域。相对于作为检测签名特征的噪声基底的上升段和下降段的使用有利地提高了关于大分支的检测精度。
在一个实施方式中，分支检测的自动化方法包括跨所有帧、基本上所有帧或M帧来组合候选分支区域的步骤，其中M是2或更大值。在一个实施方式中，分支检测的自动化方法包括以下步骤：解析分支区域以识别候选分支，以及估计这些候选分支的分支直径。在一个实施方式中，跟踪直径D大于约1mm的侧支。在一个实施方式中，大分支是直径D大于或等于约1mm的分支。
大分支对流动有增加的贡献，因此可以显著影响FFR、VFR和其它基于血流的测量。结果，一旦被检测到，就跟踪和评估具有感兴趣的直径(诸如大于等于约1mm)的分支，以验证它们的作为分支而不是错误检测(诸如阴影)的特性。其它感兴趣的直径可包括范围从大于约0.4mm到小于约2mm的分支直径D。
在一个实施方式中，分支检测的自动化方法包括生成A-线(也称为扫描线)相对于帧的代表性二维矩阵以定义分支矩阵的步骤。在一个实施方式中，竖直轴线用于表示具有角度(诸如范围从0度到360度的度数)单位的A-线，并且水平轴线具有与帧编号对应的单位。角度范围可以显示为大于360度；然而，矩阵的附加角度部分通常与矩阵中较早的角度值重叠。
因此，在一个实施方式中，帧编号可以从0或1开始并继续到J，其中J是回拉中的帧数。分支检测的自动化方法包括解析分支矩阵以隔离分支候选的步骤。在一个实施方式中，在执行分支检测之前执行导丝检测和管腔检测。在一些实施方式中，去除了在帧中可见的导丝。
一个或多个计算机的系统可以被配置为通过在系统上安装的软件、固件、硬件或其组合来执行特定操作或动作，该软件、固件、硬件或其组合在操作中使得系统执行动作。一个或多个计算机程序可以被配置为通过包括指令来执行特定操作或动作，所述指令在由数据处理装置执行时使得该装置、计算设备执行动作。
一个总体方面包括一种自动检测一个或多个侧支的方法，该方法包括生成包括扫描线数据和帧指示符的分支矩阵。该方法还包括使用血管内成像系统存储血管的一个或多个血管内图像数据集；每个血管内数据集包括多条A-线。该方法还包括生成具有检测到的血管的管腔边界的A-线图像。偏移T还可以用于将检测到的管腔的表示在远离成像探针的方向上移位到组织区域或分支区域中。
在一个实施方式中，该方法还包括增加A-线图像中的边缘强度。该方法还包括抑制A-线图像中的平滑区域。该方法还包括指定相对于管腔的搜索距离偏移T。偏移T可以定义用于搜索候选侧支区域的区域或带。该方法还包括识别滤波后的图像中的局部最小-最大对。在一个实施方式中，该方法还包括在对应的预处理后的输入图像中搜索径向维度r。
在一个实施方式中，该方法还包括将预处理后的输入图像中低于噪声基底阈值的像素标记为候选分支区域。该方面的其它实施方式包括相应的计算机系统、装置和记录在一个或多个计算机存储设备上的计算机程序，各个计算机系统、装置和计算机程序被配置为执行该方法的动作。
实现方式可以包括以下特征中的一者或多者。该方法还包括：使用第一图像处理算子平整A-线图像。该方法还可以包括使用第二图像处理算子将中值平滑应用于A-线图像。该方法还可以包括使用第三图像处理算子将高斯平滑应用于A-线图像。
在一个实施方式中，该方法还包括将候选分支区域划分为N个带，例如1、2、3个或更多个带，并分别处理各个带。在一个实施方式中，各个带具有相同的厚度。在一个实施方式中，对于N个带，带的厚度或宽度是T/N。该方法还包括沿每条A-线累积标记的像素。可以使用软件来标记或以其它方式跟踪像素，以将给定像素识别为对应于阴影、导丝像素、分支像素(诸如侧支像素)、管腔像素、血液像素以及其它与成像血管内对象或阴影或其反射对应的像素。
在一个实施方式中，如果特定A-线具有被标记为分支的多于约10％至约30％的像素，则该方法将该带中的A-线标记为分支或包含分支的A-线。该方法还包括在逐帧处理期间生成分支矩阵。该方法还包括隔离白色(所有3个带)像素和与白色像素相邻的黄色(前两个带)像素。该方法还包括去除导丝区域。该方法还包括消除仅出现在一帧中的分支。因此，分支没有出现在多个帧中可用于排除候选分支。该方法还包括复制分支矩阵以考虑跨零的重叠。所描述的技术的实现方式可以包括计算机可访问介质上的硬件、方法或过程、或计算机软件。
尽管本发明涉及不同的方面和实施方式，但是应当理解，本文公开的不同方面和实施方式可以在适当时整体或部分地整合在一起。因此，本文公开的每个实施方式可以在不同程度上并入适于给定实现方式的各个方面，并且可以组合来自各种方法的步骤而没有限制。尽管本文具有前述和其它公开内容，但是本文公开的实施方式也可以应用在基于双极的系统和方法的范畴内(如果适用的话)。
用于实现分支检测的非限制性软件特征和实施方式
以下描述旨在提供适于执行本文所描述的本发明的方法的设备硬件和其它操作部件的概述。该描述不旨在限制本发明的适用环境或范围。类似地，硬件和其它操作部件可以适合作为上述装置的一部分。本发明可以用其它系统配置来实施，所述其它系统配置包括个人计算机、多处理器系统、基于微处理器的或可编程的电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机等。
根据对计算机存储器内的数据位进行操作的算法和符号表示来呈现具体实施方式的一些部分。计算机和软件相关领域的技术人员可以使用这些算法描述和表示。在一个实施方式中，算法在这里并且通常被设想为产生期望结果的前后一致的操作序列。这里作为方法步骤执行的操作或以其它方式描述的操作是需要物理量的物理操控的操作。通常，但不一定，这些量采取能够被存储、传输、组合、转换、比较和以其它方式操纵的电信号或磁信号的形式。
应当理解，除非特别指出，否则从以下讨论中显而易见的是，在整个说明书中，讨论利用术语诸如“处理”或“计算(computing)”或“确定角度”或“选择”或“切换”或“计算(calculating)”或“比较”或“弧长测量”或“检测”或“跟踪”或“掩蔽”或“采样”或“操作”或“生成”或“确定”或“显示”等指的是，计算机系统或类似电子计算设备的动作和处理过程，该计算机系统或类似的电子计算设备将由计算机系统的寄存器内和存储器内的物理(电子)量表示的数据操纵和转换成由计算机系统存储器内或寄存器内或其它这样的信息存储器、传输或显示设备内的物理量表示的类似的其它数据。
在一些实施方式中，本发明还涉及用于执行本文的操作的装置。该装置可以为了所需目的而专门构造，或者它可以包括由通过计算机中存储的计算机程序选择性地激活或重新配置的通用计算机。
本文呈现的算法和显示并不固有地涉及任何特定的计算机或其它装置。根据本文的教导，各种通用系统可以与程序一起使用，或者可以证明构建更专用的装置来执行所需的方法步骤是方便的。下面的描述将呈现各种这样的系统所需的结构。
本发明的实施方式可以以许多不同的形式实现，包括但不限于：与处理器(例如，微处理器、微控制器、数字信号处理器或通用计算机)一起使用的计算机程序逻辑、与可编程逻辑器件(例如，现场可编程门阵列(FPGA)或其它PLD)一起使用的可编程逻辑、分立部件、集成电路(例如，专用集成电路(ASIC))或包括其任何组合的任何其它装置。在本发明的典型实施方式中，使用OCT探针、FFR探针、血管造影系统以及其它成像和目标监测设备和基于处理器的系统收集到的数据的一些或全部处理被实现为一组计算机程序指令，该组计算机程序指令被转换为计算机可执行形式，本身被存储在计算机可读介质中，并且在操作系统的控制下由微处理器执行。因此，基于回拉或融合请求的完成的用户界面指令和触发例如被转换成适合于生成OCT数据、使用上述的各种和其它特征和实施方式执行图像处理的处理器可理解的指令。
实现本文先前描述的全部或部分功能的计算机程序逻辑可以以各种形式来体现，包括但绝不限于源代码形式、计算机可执行形式和各种中间形式(例如，由汇编器、编译器、链接器或定位器产生的形式)。源代码可以包括与各种操作系统或操作环境一起使用的以各种编程语言(例如，目标代码、汇编语言或诸如福传(Fortran)、C、C++、JAVA或超文本标记语言(HTML)的高级语言)中的任何一种实现的一系列计算机程序指令。源代码可以定义和使用各种数据结构和通信消息。源代码可以是计算机可执行形式(例如，通过解释器执行)，或者源代码可以被转换(例如，经由翻译器、汇编器或编译器)成计算机可执行形式。
计算机程序可以以任何形式(例如源代码形式、计算机可执行形式、或中间形式)被永久地或暂时地固定在有形存储介质中，该有形存储介质诸如半导体存储设备(例如RAM、ROM、PROM、EEPROM或闪存-可编程的RAM)、磁存储设备(例如磁盘或固定硬盘)、光学存储设备(例如CD-ROM)、PC卡(例如PCMCIA卡)、或其它存储设备。计算机程序可以以任何形式被固定在信号中，使用各种通信技术中的任一种技术可将该信号发送到计算机，各种通信技术包括但不限于模拟技术、数据技术、光学技术、无线技术(例如蓝牙)、联网技术、和网络互联技术。计算机程序可以以任何形式被分布为附有印刷的或电子的文件编制(例如紧缩套装软件)的可移除存储介质，预先加载有计算机系统(例如在系统ROM或固定硬盘上)，或从服务器或电子布告板而分布在通信系统(例如因特网或万维网)上。
实现本文中先前描述的全部或部分功能的硬件逻辑(包括与可编程逻辑器件一起使用的可编程逻辑)可以使用传统手动方法来设计，或者可以使用各种工具以电子方式来设计、捕获、模拟、或以文件记录，各种工具诸如计算机辅助设计(CAD)、硬件描述语言(例如VHDL或AHDL)、或PLD编程语言(例如PALASM、ABEL或CUPL)。
可编程逻辑可以被永久地或暂时地固定在有形存储介质中，该有形存储介质诸如半导体存储设备(例如RAM、ROM、PROM、EEPROM或闪存-可编程的RAM)、磁存储设备(例如磁盘或固定硬盘)、光学存储设备(例如CD-ROM)、或其它存储设备。可编程逻辑可以被固定在信号中，使用各种通信技术中的任一种技术可将该信号发送到计算机，各种通信技术包括但不限于模拟技术、数字技术、光学技术、无线技术(例如蓝牙)、联网技术、和网络互联技术。可编程逻辑可以被分布为附有印刷的或电子的文件编制(例如紧缩套装软件)的可移除存储介质，预先加载有计算机系统(例如在系统ROM或固定硬盘上)，或从服务器或电子布告板而分布在通信系统(例如因特网或万维网)上。
下面更详细地讨论合适的处理模块的各种示例。如本文所使用的，模块是指适合于执行特定数据处理或数据传输任务的软件、硬件或固件。在一个实施方式中，模块是指适用于接收、变换、路由和处理指令或各种类型的数据(例如血管造影数据、OCT数据、FFR数据、IVUS数据、融合数据、像素、分支矩阵和取向和坐标、用户接口信号和各种图形显示元素以及如本文所述的其它感兴趣的信息)的软件例程、程序或其它存储器驻留应用程序。
本文中描述的计算机和计算机系统可以包括操作性关联的计算机可读介质，诸如用于存储在获得、处理、存储和/或输送数据时使用的软件应用程序的存储器。可以理解，这类存储器可以相对于其操作性关联的计算机或计算机系统为内部的、外部的、远程的或本地的。
存储器还可以包括用于存储软件或其它指令的任何部件，包括，例如但不限于，硬盘、光碟、软盘、DVD(数字通用光盘)、CD(压缩磁盘)、记忆棒、闪存、ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、DRAM(动态随机存取存储器)、PROM(可编程ROM)、EEPROM(扩展可擦写PROM)和/或其它类似的计算机可读介质。
通常，与本文中描述的本发明的实施方式相关联应用的计算机可读存储介质可包括能够存储被可编程装置执行的指令的任何存储介质。在可应用的情况下，本文中描述的方法步骤可以被体现或执行为存储在计算机可读存储介质或存储媒介上的指令。根据本发明的实施方式，这些指令可以为以各种编程语言体现的软件，各种编程语言诸如C++、C、Java和/或可应用于创建指令的各种其它类型的软件编程语言。
本发明的方面、实施方式、特征和示例在所有方面被认为是说明性的，并且不旨在限制本发明，其范围仅由权利要求限定。在不脱离要求保护的本发明的精神和范围的情况下，其它实施方式、修改和使用对于本领域技术人员而言将是显而易见的。
在本申请中使用标题和部分并不意味着限制本发明；每个部分可以应用于本发明的任何方面、实施方式或特征。
贯穿本申请，在组成物被描述成具有、包括或包含具体部件的情况下，或在过程被描述成具有、包括或包含具体过程步骤的情况下，设想本教导的组成物也基本上由所列部件组成或由所列部件组成，以及本教导的过程也基本上由所列过程步骤组成或由所列过程步骤组成。
在本申请中，在元件或部件被说成包括在所列元件或部件的列表中和/或选自该列表的情况下，应当理解，元件或部件可以为所列元件或部件中的任一者以及可以选自由所列元件或部件中的两者或更多者组成的组。另外，应当理解，本文中描述的组成物、装置或方法的元素和/或特征可以以各种方式来组合，而不脱离本文中无论是显式的还是隐式的本教导的精神和范围。
术语“包括”或“具有”的使用通常应当被理解成开放式且非限制的，除非另有明确陈述。
本文中的单数的使用包括复数(反之亦然)，除非另有明确陈述。另外，单数形式“一”和“该”包括复数形式，除非上下文另有清楚指示。此外，在数值之前使用术语“大约”的情况下，本教导也包括具体数值本身，除非另有明确陈述。如在本文中所使用的，术语“大约”指从标称值的±10％的变化。
应该理解，只要本教导保持可操作，则步骤顺序或执行某些动作的顺序就不重要。此外，可以同时进行两个或更多个步骤或动作。
应该理解的是，要求保护的本发明的各个方面涉及本文公开的技术的子集和子步骤。此外，本文使用的术语和表达被用作描述性术语而非限制性的术语，并且在使用这样的术语和表达时，没有意图排除所示出和描述的特征或其部分的任何等同物，但是认识到在要求保护的本发明的范围内可以进行各种修改。因此，希望通过专利证书获得保护的是在以下权利要求书中定义和区分的公开内容，包括所有等同物。
术语“机器可读介质”包括能够存储、编码或承载供机器执行的一组指令并使机器执行本发明的任何一个或多个方法的任何介质。虽然机器可读介质在示例性实施方式中被示出为单个介质，但术语“机器可读介质”应被理解为包括存储一组或多组指令的单个介质或多个介质(例如，数据库、一个或多个集中式或分布式数据库和/或关联的高速缓存和服务器)。
可以理解的是，在本发明的某些方面中，可以用多个部件替换单个部件，并且可以用单个部件替换多个部件，以用于提供元件或结构或执行给定的一个或多个功能。除了这种替换不可操作为实践本发明的某些实施方式之外，此类替换被认为在本发明的范围内。
本文中呈现的示例意图说明本发明的潜在的和特定的实现方式。对于本领域的技术人员，可以理解的是，这些示例主要意图用于说明本发明的目的。可以存在本文中所描述的这些图或操作的变型，而不脱离本发明的精神。例如，在某些情况下，方法步骤或操作可以按不同次序进行或执行，或者可以添加、删除或修改操作。
此外，尽管已出于说明本发明的目的而非出于限制本发明的目的，在本文描述了本发明的特定实施方式，但是本领域的普通技术人员将理解，可以在本发明的原理和范围内进行元件、步骤、结构和/或部分的细节、材料和布置方式的多种变型，而不脱离如权利要求中所描述的本发明。

Claims (20)

1.一种检测血管的一个或多个分支的方法，包括：
存储所述血管的一个或多个血管内图像数据集；
检测从所述血管的图像数据集生成的图像中的管腔边界，其中，所述图像具有第一维度和第二维度；
指定搜索距离T；
定义搜索区域，所述搜索区域由检测到的所述管腔边界和距所述管腔边界为所述搜索距离T的边界偏移来限界；
检测所述搜索区域中的边缘；以及
响应于检测到的所述边缘识别候选分支区域。
2.如权利要求1所述的方法，还包括：
使用第一图像处理算子平整所述图像；
使用第二图像处理算子将中值平滑应用于所述图像；以及
使用第三图像处理算子将平滑应用于所述图像以生成滤波后的图像。
3.如权利要求2所述的方法，还包括：
识别所述滤波后的图像中的第一最小-最大对，其中，所述第一最小-最大对之间的一个或多个距离定义第一搜索窗口。
4.如权利要求3所述的方法，还包括：
识别所述滤波后的图像中的第二最小-最大对，其中，所述第二最小-最大对之间的一个或多个距离定义第二搜索窗口。
5.如权利要求3所述的方法，还包括：
在第一搜索窗口内沿相应的预处理后的输入图像中的所述第一维度进行搜索。
6.如权利要求5所述的方法，还包括：将位于所述第一搜索窗口中的低于噪声基底阈值的像素指定为对应于所述候选分支区域。
7.如权利要求6所述的方法，其中，所述噪声基底阈值小于2mm。
8.如权利要求6所述的方法，还包括：将所述候选分支区域分成三个带，其中，三个带的宽度的总和等于T。
9.如权利要求8所述的方法，还包括：针对每个带，沿着每个部分累积对应于所述候选分支区域的像素。
10.如权利要求9所述的方法，其中，如果特定部分具有被标记为候选分支的多于10％至30％的像素，则将该带中的该部分标记为对应于分支。
11.如权利要求10所述的方法，还包括：输出每个带的与候选分支对应的部分的集合。
12.如权利要求3所述的方法，还包括：使用回拉的帧生成分支矩阵，所述帧包括角度数据。
13.如权利要求8所述的方法，还包括：将与所有三个带的分组对应的像素和与前两个带的分组对应的像素隔离，以选择对应于侧支的像素。
14.如权利要求12所述的方法，还包括：从所述分支矩阵去除导丝区域。
15.如权利要求14所述的方法，还包括：消除仅出现在一帧中的分支。
16.如权利要求12所述的方法，还包括：复制分支矩阵以考虑跨零的重叠。
17.如权利要求13所述的方法，其中，第一个带的范围从0到T/3，以及其中，第二个带的范围从T/3到2/3T，以及其中，第三个带的范围从2/3T到T。
18.如权利要求8所述的方法，其中，第一个带的范围从0到T/3，以及其中，第二个带的范围从T/3到2/3T，以及其中，第三个带的范围从2/3T到T。
19.如权利要求1所述的方法，还包括：在用户界面中显示一个或多个检测到的分支。
20.如权利要求1所述的方法，还包括：使用分支矩阵验证一个或多个候选分支，所述分支矩阵是使用从两个或更多个带中选择的像素生成的，其中，所述带的总和是T。
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