CN103854286A - 一种基于ct造影图像的肾动脉供血区域分割方法 - Google Patents
一种基于ct造影图像的肾动脉供血区域分割方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103854286A CN103854286A CN201410079452.3A CN201410079452A CN103854286A CN 103854286 A CN103854286 A CN 103854286A CN 201410079452 A CN201410079452 A CN 201410079452A CN 103854286 A CN103854286 A CN 103854286A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- kidney
- vascular tree
- blood supply
- dimensional
- tree skeleton
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于CT造影图像的肾动脉供血区域分割方法,首先分割CT造影图像中的肾、肾肿瘤及肾动脉,然后计算已分割的肾组织区域到不同肾动脉分支的欧式距离,根据最小欧式距离确定各肾动脉二级子血管树的供血区域。这种方法不但可以用于准确估计肾肿瘤供血分支,还可以模拟肾动脉分支任意位置发生阻断时可能影响的肾脏供血区域。由于不同病人间肾动脉解剖结构具有较大差异,本发明公开的方法,能够利用肾脏CT造影图像精确定位肾动脉分支的供血区域,为肾部分切除手术术前规划提供更直观可靠的依据,提高治疗效果及成功率。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于CT造影图像的肾动脉供血区域分割方法,涉及图像处理技术。
背景技术
肾癌是常见的发生在肾脏的一种恶性肿瘤,过去的20年间,我国肾肿瘤发病率以平均每年6.5%的速度增长,在泌尿系统肿瘤相关死亡中位居第一。以往治疗肾癌通常采用直接切除整个患病一侧肾脏的方法,虽然这种方法能够去除整个病灶区域,但也大大影响了病人术后的生存质量。目前,国际上公认肿瘤尺寸在4厘米以下,全切和部分切除肾脏在控制肿瘤方面没有差别,部分切除可以使患者保留更多的肾功能对患者术后生存更为有利。P.Shao等人发表的文章“Laparoscopic Partial Nephrectomy With SegmentalRenal Artery Clamping:Technique and Clinical Outcomes”,European Urology,2011,vol.59,pages849-855中提出利用腹腔镜进行分支肾动脉阻断肾部分切除术治疗肾癌,相比以往的方法更能够减少肾脏的热缺血损伤,最大程度保护术后肾功能。这种手术方法需要在术前采集肾脏CT造影图像(如图1所示),显示出肾脏动脉的三维解剖结构,定位肾肿瘤供血的肾动脉分支,并估计肾动脉分支阻断后将影响的肾脏区域。为了提高手术疗效,阻断的肾动脉分支影响的区域应尽可能控制在将被切除的肾组织区域,不应范围过大,以减少对正常肾组织的损伤,保留肾功能。目前确定肾肿瘤供血的肾动脉分支及分支阻断影响的区域往往通过肉眼观察和医生的临床经验进行估计,以此进行术前规划,确定手术时动脉阻断的位置。但由于肾动脉的解剖结构变异很大(如图2所示,图片摘自B.Petru等人发表的论文“Morphological assessments on the arteries of the superiorrenal segment”,Surgical and Radiologic Anatomy,2012,34(2):pages137-144),仅凭肉眼观察和经验进行判断,往往会造成估计不准确,影响手术效果或造成手术失败。因此,更为可靠的方法,是通过计算机算法在三维CT造影图像中首先分割出肾脏及肾动脉,然后计算肾脏各区域到每一肾动脉分支的距离,最终确定各区域的供血动脉。这样不但可以确定肿瘤区域的供血分支,还可以模拟在肾动脉上任意一点进行阻断时可能影响的肾脏区域,为术前规划提供直观、准确的依据。
发明内容
发明目的:实施分支肾动脉阻断肾部分切除术需要在术前了解肾动脉解剖结构,仅凭肉眼观察三维图像,并通过经验进行判断,会造成估计不准确,影响手术效果或造成手术失败;为了克服现有技术的不足,本发明提供一种基于CT造影图像的肾动脉供血区域分割方法,能够较为精确的估计肾动脉分支的供血范围,为术前规划提供直观、准确的参考依据,从而改善手术治疗效果。
技术方案:为实现上述目的,本发明采用的技术方案为:
一种基于CT造影图像的肾动脉供血区域分割方法,利用肾脏三维CT造影数据确定肾动脉各分支的供血范围,具体包括依次执行的如下步骤:
(1)利用插值算法将二维CT造影图像序列重构为各方向等分辨率的三维体数据;
(2)在三维体数据中,分别分割出肾脏、肾肿瘤区域及肾动脉血管,分割结果分别采用二值化的体数据进行表示;
(3)利用三维骨架化算法,将步骤(2)分割出的肾动脉血管结果表示为三维血管树骨架;由于肾动脉由腹主动脉分出,经肾门进入左、右肾并逐步在肾内分出血管树,因此,在肾门周围的血管树骨架上人工选取几个分界点,这些分界点将三维血管树骨架分为连接腹主动脉部分和若干二级子血管树骨架,对每个二级子血管树骨架赋予不同的标号;
(4)对步骤(2)分割出的肾脏结果,计算每个体素点rj到所有二级子血管树骨架上的所有点vi的欧氏距离dij,其中j=1,2,...,M,i=1,2,...,N,M表示肾脏结果中体素点的总数,N表示所有二级子血管树骨架上的点的总数;记点vm到体素点rj的欧氏距离dmj为所有dij中的最小值,将体素点rj赋予与点vm相同的二级子血管树骨架标号,表示体素点rj的供血来自点vm所属的二级子血管树骨架;最终获得所有体素点rj的供血来源。
所述步骤(4)中,在最终获得所有体素点rj的供血来源后,利用计算机三维显示方法,显示出不同二级子血管树骨架对应的肾脏供血区域。
所述步骤(4)中,在最终获得所有体素点rj的供血来源后,在三维血管树骨架上自定义动脉阻断点,通过计算获得自定义动脉阻断点发出的动脉构成的二级血管树骨架的供血区域,也就是该动脉发生阻断时将影响的供血区域。
有益效果:本发明提供的基于CT造影图像的肾动脉供血区域分割方法,利用CT造影图像,首先分割肾脏、肾肿瘤和肾动脉,通过骨架化肾动脉血管树,计算肾脏各区域到血管树的最短欧式距离,能够准确估计各动脉分支的供血范围,并通过计算机三维显示技术,将每个子血管树所对应的供血区域直观的显示出来;这种方法比以往仅通过肉眼观察和临床经验估计肿瘤供血分支及阻断动脉的供血范围的传统方法更精确、更直观,有利于提高术前规划的可靠性,提高手术疗效。
附图说明
图1为肾脏的CT造影图像;
图2为肾动脉解剖结构变化示意图;
图3为本发明的流程图;
图4为肾脏分割结果;
图5为肾肿瘤手工勾画轮廓线及分割结果;
图6为肾动脉分割结果;
图7为经过抽骨架算法后得到的肾动脉血管树骨架;
图8为不同二级子血管树对应的肾脏及肾脏肿瘤的供血区域,其中8(a)表示二级子血管树骨架,8(b)和8(c)表示各二级子血管树骨架对应的肾脏供血区域;
图9为自定义血管分支阻断点将影响的供血区域。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
如图3所示为一种基于CT造影图像的肾动脉供血区域分割方法,利用肾脏三维CT造影数据确定肾动脉各分支的供血范围,具体包括依次执行的如下步骤:
(1)利用插值算法将二维CT造影图像序列重构为各方向等分辨率的三维体数据;
(2)在三维体数据中,分别分割出肾脏、肾肿瘤区域及肾动脉血管,分割结果分别采用二值化的体数据进行表示;具体为:
(2.1)分割肾脏区域:可以采用R.Cuingnet等人发表的论文“Automatic Detectionand Segmentation of Kidneys in3D CT Images Using Random Forests”,Medical ImageComputing and Computer-Assisted Intervention–MICCAI2012.Springer Berlin Heidelberg,2012:pages66-74.中提出的方法分割出三维体数据中的肾脏区域(如图4所示);
(2.2)分割肾肿瘤区域:由用户在一系列二维横截面图像中手工勾画肾肿瘤区域轮廓线,考虑到手工勾画需要较多的时间,对于较大的肿瘤可以在每隔2至3层横截面图中勾画肾肿瘤轮廓线,然后采用G.Turk等人发表的论文“Modelling with implicit surfacesthat interpolate”.ACM Transactions on Graphics(TOG),2002,21(4),pages855-873中所述的方法,由手工勾画的轮廓线通过插值重构肾肿瘤区域,并作为肾肿瘤区域的分割结果(如图5所示,标号1表示肾肿瘤手工勾画轮廓线);
(2.3)分割肾动脉树:可以采用A.Frangi等人发表的论文“Multiscale vesselenhancement filtering”Medical Image Computing and Computer-Assisted Interventation–MICCAI’98.Springer Berlin Heidelberg,1998:pages130-137.论文中所述的方法首先增强肾动脉,然后利用区域增长算法得到三维肾动脉树(如图6所示);
(3)利用三维骨架化算法,将步骤(2)分割出的肾动脉血管结果表示为三维血管树骨架(如图7所示);由于肾动脉由腹主动脉分出,经肾门进入左、右肾并逐步在肾内分出血管树,因此,在肾门周围的血管树骨架上人工选取几个分界点,这些分界点将三维血管树骨架分为连接腹主动脉部分和若干二级子血管树骨架,对每个二级子血管树骨架赋予不同的标号;
(4)对步骤(2)分割出的肾脏结果,计算每个体素点rj到所有二级子血管树骨架上的所有点vi的欧氏距离dij,其中j=1,2,...,M,i=1,2,...,N,M表示肾脏结果中体素点的总数,N表示所有二级子血管树骨架上的点的总数;记点vm到体素点rj的欧氏距离dmj为所有dij中的最小值,将体素点rj赋予与点vm相同的二级子血管树骨架标号,表示体素点rj的供血来自点vm所属的二级子血管树骨架,最终获得所有体素点rj的供血来源;然后,利用计算机三维显示方法,显示出不同二级子血管树骨架对应的肾脏供血区域(如图8所示,标号2表示连接至腹主动脉,标号3、4、5、6分别对应各个二级子血管树骨架的标号,标号3’、4’、5’、6’分别与标号3、4、5、6对应,表示二级子血管树骨架对应的肾脏供血区域);通过计算机交互操作,用户可以在三维血管树骨架上自定义动脉阻断点,通过计算获得自定义动脉阻断点发出的动脉构成的二级血管树骨架的供血区域,也就是该动脉发生阻断时将影响的供血区域(如图9所示,标号7表示自定义动脉阻断点,标号8表示自定义动脉阻断点所影响到的供血区域,标号9表示肾肿瘤)。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出:对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种基于CT造影图像的肾动脉供血区域分割方法,其特征在于:利用肾脏三维CT造影数据确定肾动脉各分支的供血范围,具体包括依次执行的如下步骤:
(1)利用插值算法将二维CT造影图像序列重构为各方向等分辨率的三维体数据;
(2)在三维体数据中,分别分割出肾脏、肾肿瘤区域及肾动脉血管,分割结果分别采用二值化的体数据进行表示;
(3)利用三维骨架化算法,将步骤(2)分割出的肾动脉血管结果表示为三维血管树骨架;在肾门周围的血管树骨架上选取分界点,这些分界点将三维血管树骨架分为连接腹主动脉部分和若干二级子血管树骨架,对每个二级子血管树骨架赋予不同的标号;
(4)对步骤(2)分割出的肾脏结果,计算每个体素点rj到所有二级子血管树骨架上的所有点vi的欧氏距离dij,其中j=1,2,...,M,i=1,2,...,N,M表示肾脏结果中体素点的总数,N表示所有二级子血管树骨架上的点的总数;记点vm到体素点rj的欧氏距离dmj为所有dij中的最小值,将体素点rj赋予与点vm相同的二级子血管树骨架标号,表示体素点rj的供血来自点vm所属的二级子血管树骨架;最终获得所有体素点rj的供血来源。
2.根据权利要求1所述的基于CT造影图像的肾动脉供血区域分割方法,其特征在于:所述步骤(4)中,在最终获得所有体素点rj的供血来源后,利用计算机三维显示方法,显示出不同二级子血管树骨架对应的肾脏供血区域。
3.根据权利要求1所述的基于CT造影图像的肾动脉供血区域分割方法,其特征在于:所述步骤(4)中,在最终获得所有体素点rj的供血来源后,在三维血管树骨架上自定义动脉阻断点,通过计算获得自定义动脉阻断点发出的动脉构成的二级血管树骨架的供血区域,也就是该动脉发生阻断时将影响的供血区域。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410079452.3A CN103854286A (zh) | 2014-03-05 | 2014-03-05 | 一种基于ct造影图像的肾动脉供血区域分割方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410079452.3A CN103854286A (zh) | 2014-03-05 | 2014-03-05 | 一种基于ct造影图像的肾动脉供血区域分割方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN103854286A true CN103854286A (zh) | 2014-06-11 |
Family
ID=50861898
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201410079452.3A Pending CN103854286A (zh) | 2014-03-05 | 2014-03-05 | 一种基于ct造影图像的肾动脉供血区域分割方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN103854286A (zh) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104156960A (zh) * | 2014-08-11 | 2014-11-19 | 东南大学 | 一种全自动ct图像肾脏分割方法 |
CN104463965A (zh) * | 2014-12-17 | 2015-03-25 | 中国科学院自动化研究所 | 一种面向微创心血管介入手术的训练场景模拟系统及方法 |
CN105303537A (zh) * | 2015-11-26 | 2016-02-03 | 东南大学 | 一种医学图像三维血管显示增强方法 |
CN108320277A (zh) * | 2017-01-16 | 2018-07-24 | 上海西门子医疗器械有限公司 | 确定肿瘤三维边界的方法、装置和ct机 |
CN108805923A (zh) * | 2018-06-01 | 2018-11-13 | 沈阳东软医疗系统有限公司 | 生理参数获取方法和装置 |
CN109559326A (zh) * | 2018-11-05 | 2019-04-02 | 深圳睿心智能医疗科技有限公司 | 一种血流动力学参数计算方法、系统及电子设备 |
CN109620404A (zh) * | 2019-01-18 | 2019-04-16 | 深圳市旭东数字医学影像技术有限公司 | 基于医学图像的肾脏分段的方法及其系统 |
CN110353639A (zh) * | 2019-07-16 | 2019-10-22 | 脑玺(上海)智能科技有限公司 | 一种基于血管增强造影的供血区定量方法及系统 |
CN118351115A (zh) * | 2024-06-17 | 2024-07-16 | 百洋智能科技集团股份有限公司 | 切除区域的确定方法、系统、装置、设备及介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2001054065A1 (en) * | 2000-01-18 | 2001-07-26 | The University Of Chicago | Method, system and computer readable medium for the two-dimensional and three-dimensional detection of lungs nodules in computed tomography scans |
CN101819679A (zh) * | 2010-04-19 | 2010-09-01 | 李楚雅 | 三维医学图像分割方法 |
CN101923607A (zh) * | 2010-09-01 | 2010-12-22 | 冯睿 | 一种血管计算机辅助影像学评估系统 |
CN102402796A (zh) * | 2011-10-26 | 2012-04-04 | 重庆大学 | 肝脏血管系统的三维结构化描述方法 |
-
2014
- 2014-03-05 CN CN201410079452.3A patent/CN103854286A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2001054065A1 (en) * | 2000-01-18 | 2001-07-26 | The University Of Chicago | Method, system and computer readable medium for the two-dimensional and three-dimensional detection of lungs nodules in computed tomography scans |
CN101819679A (zh) * | 2010-04-19 | 2010-09-01 | 李楚雅 | 三维医学图像分割方法 |
CN101923607A (zh) * | 2010-09-01 | 2010-12-22 | 冯睿 | 一种血管计算机辅助影像学评估系统 |
CN102402796A (zh) * | 2011-10-26 | 2012-04-04 | 重庆大学 | 肝脏血管系统的三维结构化描述方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
王和华等: "肝脏分段自动化实现研究现状及趋势", 《现代计算机(专业版)》 * |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104156960A (zh) * | 2014-08-11 | 2014-11-19 | 东南大学 | 一种全自动ct图像肾脏分割方法 |
CN104463965A (zh) * | 2014-12-17 | 2015-03-25 | 中国科学院自动化研究所 | 一种面向微创心血管介入手术的训练场景模拟系统及方法 |
CN105303537A (zh) * | 2015-11-26 | 2016-02-03 | 东南大学 | 一种医学图像三维血管显示增强方法 |
CN105303537B (zh) * | 2015-11-26 | 2018-08-28 | 东南大学 | 一种医学图像三维血管显示增强方法 |
CN108320277A (zh) * | 2017-01-16 | 2018-07-24 | 上海西门子医疗器械有限公司 | 确定肿瘤三维边界的方法、装置和ct机 |
CN108805923B (zh) * | 2018-06-01 | 2022-04-01 | 东软医疗系统股份有限公司 | 生理参数获取方法和装置 |
CN108805923A (zh) * | 2018-06-01 | 2018-11-13 | 沈阳东软医疗系统有限公司 | 生理参数获取方法和装置 |
CN109559326A (zh) * | 2018-11-05 | 2019-04-02 | 深圳睿心智能医疗科技有限公司 | 一种血流动力学参数计算方法、系统及电子设备 |
CN109620404A (zh) * | 2019-01-18 | 2019-04-16 | 深圳市旭东数字医学影像技术有限公司 | 基于医学图像的肾脏分段的方法及其系统 |
CN110353639A (zh) * | 2019-07-16 | 2019-10-22 | 脑玺(上海)智能科技有限公司 | 一种基于血管增强造影的供血区定量方法及系统 |
CN110353639B (zh) * | 2019-07-16 | 2022-04-01 | 脑玺(上海)智能科技有限公司 | 一种基于血管增强造影的供血区定量方法及系统 |
CN118351115A (zh) * | 2024-06-17 | 2024-07-16 | 百洋智能科技集团股份有限公司 | 切除区域的确定方法、系统、装置、设备及介质 |
CN118351115B (zh) * | 2024-06-17 | 2024-08-27 | 百洋智能科技集团股份有限公司 | 切除区域的确定方法、系统、装置、设备及介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN103854286A (zh) | 一种基于ct造影图像的肾动脉供血区域分割方法 | |
US11931141B2 (en) | Hybrid registration method | |
CN106296664B (zh) | 血管提取方法 | |
Kigka et al. | 3D reconstruction of coronary arteries and atherosclerotic plaques based on computed tomography angiography images | |
KR20130100758A (ko) | 3차원 가상 간 수술 계획 시스템 | |
CN102663824B (zh) | 在心脏计算机断层成像容积中的心脏分离的方法和系统 | |
US11132801B2 (en) | Segmentation of three-dimensional images containing anatomic structures | |
US9014449B2 (en) | Method and system for segmentation and removal of pulmonary arteries, veins, left atrial appendage | |
JP6776283B2 (ja) | 血管のセグメンテーションの方法および装置 | |
CN102938027A (zh) | 一种计算机辅助肝脏移植手术规划系统的实现方法 | |
WO2017028519A1 (zh) | 一种肝脏血管的分类方法 | |
WO2013093761A2 (en) | Overlay and motion compensation of structures from volumetric modalities onto video of an uncalibrated endoscope | |
CN108335304A (zh) | 一种腹部ct扫描序列图像的主动脉瘤分割方法 | |
CN108305255A (zh) | 肝脏手术切割面的生成方法和生成装置 | |
Cardenes et al. | 3D reconstruction of coronary arteries from rotational X-ray angiography | |
CN104463860A (zh) | 一种肝脏分段的方法 | |
Cárdenes et al. | 3D modeling of coronary artery bifurcations from CTA and conventional coronary angiography | |
Tobon-Gomez et al. | Left atrial segmentation challenge: a unified benchmarking framework | |
Zhong et al. | Segmentation and removal of pulmonary arteries, veins and left atrial appendage for visualizing coronary and bypass arteries | |
KR101540402B1 (ko) | 의료용 바늘의 삽입 경로의 생성 방법 | |
WO2013129895A1 (ko) | 3차원 가상 간 수술 계획 시스템 | |
Hansen et al. | Intraoperative adaptation and visualization of preoperative risk analyses for oncologic liver surgery | |
Virga et al. | Optimal c-arm positioning for aortic interventions | |
Kanitsar | Advanced visualization techniques for vessel investigation | |
Brekken et al. | Registration of real-time 3-D ultrasound to tomographic images of the abdominal aorta |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20140611 |