CN107392994B - 冠脉血管的三维重建方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
冠脉血管的三维重建方法、装置、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107392994B CN107392994B CN201710526406.7A CN201710526406A CN107392994B CN 107392994 B CN107392994 B CN 107392994B CN 201710526406 A CN201710526406 A CN 201710526406A CN 107392994 B CN107392994 B CN 107392994B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- guide wire
- image
- ivus image
- dimensional
- ivus
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 210000004351 coronary vessel Anatomy 0.000 title claims abstract description 29
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 claims abstract description 40
- 239000012528 membrane Substances 0.000 claims abstract description 31
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 19
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims abstract description 14
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 14
- 238000002608 intravascular ultrasound Methods 0.000 claims description 14
- 238000013519 translation Methods 0.000 claims description 14
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 8
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 7
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims description 4
- 238000002583 angiography Methods 0.000 claims description 4
- 210000001367 artery Anatomy 0.000 claims description 4
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 4
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 claims description 4
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims description 3
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims description 3
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 2
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims 1
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 abstract description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 3
- 230000002792 vascular Effects 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000002203 pretreatment Methods 0.000 description 4
- 238000002601 radiography Methods 0.000 description 4
- 230000033115 angiogenesis Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000002586 coronary angiography Methods 0.000 description 3
- 208000029078 coronary artery disease Diseases 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 3
- 230000000241 respiratory effect Effects 0.000 description 3
- 241001269238 Data Species 0.000 description 2
- 239000006002 Pepper Substances 0.000 description 2
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 2
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 2
- 238000009553 vascular ultrasonography Methods 0.000 description 2
- 208000031481 Pathologic Constriction Diseases 0.000 description 1
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 239000003218 coronary vasodilator agent Substances 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000002224 dissection Methods 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 description 1
- 239000000686 essence Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 1
- 238000002844 melting Methods 0.000 description 1
- 230000008018 melting Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 1
- 230000036262 stenosis Effects 0.000 description 1
- 208000037804 stenosis Diseases 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 230000002459 sustained effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B6/00—Apparatus or devices for radiation diagnosis; Apparatus or devices for radiation diagnosis combined with radiation therapy equipment
- A61B6/52—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
- A61B6/5211—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
- A61B6/5229—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data combining image data of a patient, e.g. combining a functional image with an anatomical image
- A61B6/5247—Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data combining image data of a patient, e.g. combining a functional image with an anatomical image combining images from an ionising-radiation diagnostic technique and a non-ionising radiation diagnostic technique, e.g. X-ray and ultrasound
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
- A61B8/0883—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings for diagnosis of the heart
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/08—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings
- A61B8/0891—Detecting organic movements or changes, e.g. tumours, cysts, swellings for diagnosis of blood vessels
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/12—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves in body cavities or body tracts, e.g. by using catheters
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/52—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/5215—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data
- A61B8/5223—Devices using data or image processing specially adapted for diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves involving processing of medical diagnostic data for extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/12—Edge-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/13—Edge detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/149—Segmentation; Edge detection involving deformable models, e.g. active contour models
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/50—Depth or shape recovery
- G06T7/55—Depth or shape recovery from multiple images
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B8/00—Diagnosis using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
- A61B8/48—Diagnostic techniques
- A61B8/483—Diagnostic techniques involving the acquisition of a 3D volume of data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10116—X-ray image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10132—Ultrasound image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30021—Catheter; Guide wire
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30048—Heart; Cardiac
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2211/00—Image generation
- G06T2211/40—Computed tomography
- G06T2211/404—Angiography
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Public Health (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Pathology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Vascular Medicine (AREA)
- Physiology (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Ultra Sonic Daignosis Equipment (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本发明适用计算机技术领域,提供了一种冠脉血管的三维重建方法、装置、设备以及存储介质,该方法包括:对冠状动脉造影(CAG)图像进行预处理、血管边缘轮廓与二维导引丝的提取,对血管内超声图像(IVUS)进行内外膜分割;将分别位于第一造影平面、第二造影平面的CAG图像中的二维导引丝平移至同一起点,构建垂直相交曲面,将交线设置为三维导引丝;在三维导引丝上将每帧IVUS图像等间隔排列、并旋转至与相应位置的切矢量垂直;在切矢量垂直平面旋转IVUS图像,并反投影于CAG图像,根据反投影和血管边缘轮廓到三维导引丝的距离,确定最佳定向角度,最后重建血管表面,从而同时检查血管的外形形态结构和内腔病变信息,提高了冠脉血管三维重建的效率和准确度。
Description
技术领域
本发明属于计算机技术领域,尤其涉及一种冠脉血管的三维重建方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
近年来冠心病的发病率和病患死亡率呈上升趋势,在临床上对冠心病的主要诊断方式为冠状动脉造影(Coronary Angiography,CAG)和血管内超声(IntravascularUItrasound,IVUS)。CAG作为目前冠心病诊断的“金标准”,通过CAG可以明确冠状动脉有无狭窄和狭窄的部位、程度、范围等,通过IVUS可以获得冠状动脉内的管壁形态及狭窄程度。然而,CAG图像无法提供血管壁的结构信息和病变程度,IVUS无法提供血管截面的轴向位置和空间方向。为了能够同时检查血管的外形形态结构和内腔病变信息,需要一种技术手段能够将CAG和IVUS各自在冠状动脉形态显示上的优势进行互补,真实地反映出血管的解剖结构和空间几何形态。
目前,实现CAG和IVUS各自在冠状动脉形态显示上的优势互补的方法主要为基于双目成像原理实现导引丝三维重建,该方法对参数的已知情况要求比较高,临床上大部分造影图像只记录造影过程的造影角度,不记录射线源到造影平面的直线距离,还有可能出现记录参数丢失的情况,给三维重建带来较大的误差。
发明内容
本发明的目的在于提供一种冠脉血管的三维重建方法、装置、设备及存储介质,旨在解决由于现有技术中采集融合CAG和IVUS图像数据的方法,对参数的已知程度要求比较高,导致冠脉血管的三维重建存在较大误差、准确度不高的问题。
一方面,本发明提供了一种冠脉血管的三维重建方法,所述方法包括下述步骤:
对输入的冠状动脉造影图像进行预处理,在所述预处理后的冠状动脉造影图像中,提取血管边缘轮廓和二维导引丝,并对输入的关联血管内超声图像进行内外膜分割;
将分别位于预设第一造影平面、第二造影平面的所述冠状动脉造影图像中的所述二维导引丝平移至同一起点,根据平移后的所述二维导引丝,构建互相垂直相交的曲面,将所述互相垂直相交的曲面的交线设置为三维导引丝;
将所述每帧血管内超声图像沿着所述三维导引丝进行等间隔排列,根据所述三维导引丝上所述血管内超声图像所在位置处的切矢量,将所述血管内超声图像旋转至与所述切矢量垂直的位置;
在所述切矢量的垂直平面上,将所述切矢量对应位置处的所述血管内超声图像进行不同角度的旋转,并将旋转后的所述血管内超声图像反投影在所述冠状动脉造影图像上,根据所述血管内超声图像的反投影和所述血管边缘轮廓分别到所述三维导引丝的距离,确定所述每帧血管内超声图像的最佳定向角度;
将所述每帧血管内超声图像旋转至对应的所述最佳定向角度,根据所述三维导引丝上所述每帧血管内超声图像中内膜间的跨距差、外膜间的跨距差,对所述冠状动脉造影图像和血管内超声图像的血管进行表面重建。
另一方面,本发明提供了一种冠脉血管的三维重建装置,所述装置包括:
图像处理单元,用于对输入的冠状动脉造影图像进行预处理,在所述预处理后的冠状动脉造影图像中,提取血管边缘轮廓和二维引导丝,并对输入的关联血管内超声图像进行内外膜分割;
导引丝重建单元,用于将分别位于预设第一造影平面、第二造影平面的所述冠状动脉造影图像中的所述二维导引丝平移至同一起点,根据平移后的所述二维导引丝,构建互相垂直相交的曲面,将所述互相垂直相交的曲面的交线设置为三维导引丝;
超声图像定位单元,用于将所述每帧血管内超声图像沿着所述三维导引丝进行等间隔排列,根据所述三维导引丝上所述血管内超声图像所在位置处的切矢量,将所述血管超声图像旋转至与所述切矢量垂直的位置;
超声图像定向单元,用于在所述切矢量的垂直平面上,将所述切矢量对应位置处的所述血管内超声图像进行不同角度的旋转,并将旋转后的所述血管内超声图像反投影在所述冠状动脉造影图像上,根据所述血管内超声图像的反投影和所述血管边缘轮廓分别到所述三维导引丝的距离,确定所述每帧血管内超声图像的最佳定向角度;以及
表面重建单元,用于将所述每帧血管内超声图像旋转至对应的所述最佳定向角度,根据所述三维导引丝上所述每帧血管内超声图像中内膜间的跨距差、外膜间的跨距差,对所述冠状动脉造影图像和血管内超声图像的血管进行表面重建。
另一方面,本发明还提供了一种医疗设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述一种冠脉血管的三维重建方法所述的步骤。
另一方面,本发明还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如一种冠脉血管的三维重建方法所述的步骤。
本发明对冠状动脉造影图像进行预处理、血管边缘轮廓提取、二维导引丝提取,对血管内超声图像进行内外膜分割,并对分别位于预设第一造影平面、第二造影平面的冠状动脉造影图像进行平移,平移后根据二维导引丝构建互相垂直相交的曲面,将曲面的交线设置为三维导引丝,将每帧血管内超声图像沿着三维导引丝等间隔排列,旋转血管内超声图像,以使血管内超声图像与三维导引丝对应位置处的切矢量垂直,在切矢量的垂直平面上将相应的血管内超声图像进行不同角度的旋转,将旋转后的血管内超声图像反投影在冠状动脉造影图像上,根据反投影和血管边缘轮廓分别到三维导引丝的距离,确定每帧血管内超声图像的最佳定向角度,再根据三维导引丝上每帧血管内超声图像中内膜间的跨距差、外膜间的跨距差,进行血管表面重建。从而实现冠状动脉造影与血管内超声图像的融合,使得可以同时检查血管的外形形态结构和内腔病变信息,此外,有效地降低了患者呼吸引起的图像噪声对血管重建的影响,有效地解决了造影设备参数缺失或参数标定不完全带来的影响,有效地提高了冠脉血管三维重建的效率和准确度。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的冠脉血管的三维重建方法的实现流程图;
图2是本发明实施例一提供的冠脉血管的三维重建方法中血管边缘轮廓和二维导引丝提取的示例图;
图3是本发明实施例一提供的冠脉血管的三维重建方法中三维导引丝生成的示例图;
图4是本发明实施例一提供的冠脉血管的三维重建方法中血管内超声图像反投影和血管边缘轮廓分别到三维导引丝的距离的示例图;
图5是本发明实施例一提供的冠脉血管的三维重建方法中通过上下层目标轮廓线进行血管表面重建的示例图;
图6是本发明实施例二提供的冠脉血管的三维重建装置的结构示意图;
图7是本发明实施例二提供的冠状血管的三维重建装置的优选结构示意图;以及
图8是本发明实施例三提供的医疗设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述:
实施例一:
图1示出了本发明实施例一提供的冠脉血管的三维重建方法的实现流程,为了便于说明,仅示出了与本发明实施例相关的部分,详述如下:
在步骤S101中,对输入的冠状动脉造影图像进行预处理,在预处理后的冠状动脉造影图像中,提取血管边缘轮廓和二维导引丝,并对输入的关联血管内超声图像进行内外膜分割。
在本发明实施例中,输入的冠状动脉造影图像和对应的或关联的血管内超声图像可来自于医院提供的医疗数据库,其中,冠状动脉造影设备可从多个角度记录患者的冠状动脉造影图像,输入的冠状动脉造影图像可为任意两个方向的冠状动脉造影图像,在这里将这两个方向称为第一造影平面、第二造影平面。输入的血管内超声图像为导引丝从靶变部位远端匀速撤回时记录的多帧血管截面图像。
在本发明实施例中,由于冠状动脉造影图像在成像、传输、存储过程受到各种因素的干扰,图像上容易产生噪声,为了更准确地处理冠状动脉造影图像,需要对冠状动脉造影图像进行预处理。在预处理过程中,可应用滤波器将冠状动脉造影图像映射到新的图像中,再增强冠状动脉造影图像的对比度(例如,将图像强度值中预设百分比的低强度值调节到更低、高强度值调节到更高),从而去除冠状动脉造影图像的一些伪假象,如患者胸部的骨骼和肌肉组织等解剖部位在局部血管成像图上可能会显示为血管,同时便于更清晰地提取冠状动脉造影图像中的血管轮廓及导引丝。由于冠状动脉造影图像的噪声主要包括高斯噪声、椒盐噪声,因此,可再通过预设的高斯低通滤波器对冠状动脉造影图像中的随机噪声和椒盐噪声进行处理。
在本发明实施例中,接着在冠状动脉造影图像中提取血管边缘轮廓和二维导引丝,二维导引丝可理解为冠状动脉造影图像中的血管中心线。可通过预设的高斯--拉普拉斯(LOG)算子提取血管边缘轮廓,以平滑血管边缘轮廓并消除提取血管边缘轮廓时产生的噪声。可通过预设的黑塞(Hessian)矩阵提取二维导引丝,具体地,可通过对冠状动脉造影图像进行二阶泰勒(Taylor)级数展开获得冠状动脉造影图像的Hessian矩阵:
I(P+ΔP)≈I(P)+ΔP▽I(P)+ΔPTH(P)ΔP,其中,I为n维数据,在这里表示二维图像数据,即冠状动脉造影图像,P为二维图像数据中的点,▽I(P)为P点的梯度矢量,H(P)为P点的Hessian矩阵。冠状动脉造影图像的Hessian矩阵可表示以为:
其中,Ixx、Ixy、Iyx、Iyy为冠状动脉造影图像的二阶微分,可由冠状动脉造影图像的二阶导数与高斯滤波器卷积得到。Hessian矩阵绝对值较大的特征值和对应的特征向量代表着P点曲率较大的强度和方向,绝对值较小的特征值和对应的特征向量代表着P点曲率较小的强度和方向,可见冠状动脉造影图像的Hessian矩阵的绝对值较大的特征值对应的特征向量垂直于局部血管骨架,绝对值较小的特征值对应的特征向量平行于局部血管骨架,可利用绝对值较小的特征值对应的特征向量平行于局部血管骨架的特点,进行二维导引丝的提取。在提取之后,可对提取到的二维导引丝的图像进行腐蚀、细化、消除垂直于血管走向的干扰、消除面积比较小的连通分支,再进行插值拟合,得到二维血管的导引丝曲线,即二维导引丝,从而在血管发生突变时依旧可以找到二维导引丝的准确位置。
在本发明实施例中,对血管内超声图像进行内外膜分割,可通过IVUS Angio tool软件(一种可用于血管内影像处理的公共可用软件)对每帧血管内超声图像进行内外膜分割,该软件可结合心电图,在R波检测基础上识别心脏舒张末期的IVUS图像,实现内外膜的自动分割。若未同时提供心电图,可手动选择心脏舒张末期的IVUS图像并进行手动校正。如图2所示,由图中的A到C为血管边缘轮廓的提取,由A到B到D为二维导引丝的提取。
在步骤S102中,将分别位于预设第一造影平面、第二造影平面的冠状动脉造影图像中的二维导引丝平移至同一起点,根据平移后的二维导引丝,构建互相垂直相交的曲面,将互相垂直相交的曲面的交线设置为三维导引丝。
在本发明实施例中,由于导引丝的起点是固定的,需将不同方向(第一造影平面、第二造影平面)的冠状动脉造影图像中的二维导引丝移至同一起点(或同一高度),平移好后,根据二维导引丝,构建与第一造影平面上的冠状动脉造影图像垂直相交的第一曲面,构建与第二造影平面上的冠状动脉造影图像垂直相交的第二曲面,将第一曲面、第二曲面进行垂直相交,并将得到的交线设置为三维导引丝,即导引丝的三维曲线,从而有效地降低了因为造影设备未标定部分参数或参数发生偏差所带来的三维导引丝生成的误差,并减小了由于病人呼吸引起的几何失真。
在本发明实施例中,如图3所示,YOZ平面为第一造影平面,XOZ平面为第二造影平面,中间的两个由虚线和实现构成的曲面分别为与第一造影平面垂直相交的第一曲面、与第二造影平面垂直相交的第二曲面,第一曲面和第二曲面垂直相交后得到的交线即三维导引丝。在求解两曲面的交线时,可以将第一或第二造影平面上冠状动脉造影图像的二维导引丝设为参考目标,将另一造影平面冠状动脉造影图像的二维导引丝的Z坐标与参考目标的Z坐标进行一一比较,当差值在预设阈值范围内时,可认为参考目标的Z坐标为两曲面的交点。
优选地,在二维导引丝进行平移后,对二维导引丝进行插值处理生成B样条曲线,根据B样条曲线构建曲面,从而使得曲线更为平滑。
步骤S103,将每帧血管内超声图像沿着三维导引丝进行等间隔排列,根据三维导引丝上血管内超声图像所在位置处的切矢量,将血管内超声图像旋转至与切矢量垂直的位置。
在本发明实施例中,在三维导引丝上对每帧血管内超声图像进行定位。血管内超声图像是由马达牵引超声探头沿导引丝以设定速度匀速移动,得到的整个血管的切面图像,可通过弦长法计算得到每帧血管内超声图像在三维导引丝上的位置,使得每帧血管内超声图像在三维导引丝上等间隔排列。作为实例地,当已知参数为血管内超声图像的帧序号、帧数以及回撤总长度时,可计算每帧血管内超声图像离回撤点的距离,进而确定每帧血管内超声图像在三维导引丝的位置。当已知参数为血管内超声图像的帧数、帧速率以及回撤速率时,可计算出回撤总长度,再根据血管内超声图像内外膜数量可计算得到相邻血管内超声图像的间距。由于血管内超声图像记录的为血管的截面,还需将血管内超声图像旋转至与三维导引丝对应位置的切矢量垂直。
具体地,可依次将每帧血管内超声图像从三维导引丝所在的局部坐标系,平移至预设的世界坐标系(也为冠状动脉造影图像所在坐标系),平移后,血管内超声图形在三维导引丝的位置与世界坐标系的原点重合。获取三维导引丝上血管内超声图像所在位置的切矢量,可根据该切矢量分别与世界坐标系的XOZ平面、YOZ的夹角,对血管内超声图像进行旋转。
步骤S104中,在切矢量的垂直平面上,将切矢量对应位置处的血管内超声图像进行不同角度的旋转,并将旋转后的血管内超声图像反投影在冠状动脉造影图像上,根据血管内超声图像的反投影和血管边缘轮廓分别到三维导引丝的距离,确定每帧血管内超声图像的最佳定向角度。
在本发明实施例中,切矢量为三维导引丝上血管内超声图像所在位置的切矢量,由于血管不是规则的圆柱,截面也不是标准的圆,需要将血管内超声图像在切矢量的垂直平面上进行不同角度的旋转(例如,可设置血管内超声图像每次旋转2度,一共旋转360度),每次旋转后将血管内超声图像反投影在第一造影平面、第二造影平面的冠状动脉造影图像上,以根据血管内超声图像的反投影和血管边缘轮廓分别到三维导引丝的距离,找到每帧血管内超声图像的最佳定向角度,有效地较小血管表面三维重建的误差。如图4所示,血管内超声图像旋转θ角度后,P1θ和P2θ为血管内超声图像的反投影与三维导引丝的距离,V1θ和V2θ为血管边缘轮廓与三维导引丝的距离。
在本发明实施例中,根据血管内超声图像的反投影和血管边缘轮廓分别到三维导引丝的距离,可根据预设的误差累积公式,计算血管内超声图像旋转不同角度对应的重建误差,误差累积公式为:
其中,eθ为血管内超声图像旋转θ对应的重建误差。在所有重建误差中选取每帧血管内超声图像对应的最小重建误差,最小重建误差对应的旋转角度为相应血管内超声图像对应的最佳定向角度,有效地降低了血管内超声图像定向的计算量。
在步骤S105中,将每帧血管内超声图像旋转至对应的最佳定向角度,根据三维导引丝上每帧血管内超声图像中内膜间的跨距差、外膜间的跨距差,对冠状动脉造影图像和血管内超声图像的血管进行表面重建。
在本发明实施例中,确定每帧血管超声图像对应的最佳定向角度后,将每帧血管内超声图像旋转至对应的最佳定向角度,便完成了血管内超声图像在冠状动脉造影图像上的定位和定向。可知,血管内超声图像由内膜和外膜构成,内膜外膜分割后可得到由离散点组成的内膜、外膜。在所有血管内超声图像的内膜中选取两层内膜,并将选取的两层内膜设置为上下两层的目标轮廓线,如图5所示,P1,…,Pi,Pi+1,…为上层目标轮廓线上的顶点序列、Q1,…,Qi,Qi+1,…为下层目标轮廓线上的顶点序列,这些数据即选取的两层内膜上的离散点。同理,可在所有血管内超声图像的外膜中选取两层外膜。
在本发明实施例中,可根据预设的最短跨距法进行血管表面的重建,具体地,如图5所示,当上层目标轮廓线上距离Qj最近的为Pi,则以跨距PjQi为基础构建连接上下层目标轮廓线的三角片,即将Qj和Pi设置为三角片的两个顶点,再依据最短跨距准则确定该三角片的第三个顶点:若跨距PiQj+1的长度小于跨距Pi+1Qj的长度,则三角片的第三个顶点为Qj+1,连接三个顶点,构成三角片ΔQjPiQj+1,否则三角片的第三个顶点为Pi+1,连接三个顶点,构成三角片ΔQjPiPi+1。连续循环迭代进行三角片的连接,直至绕所有轮廓顶点一周。可按照内膜或者外膜的层次顺序、及从外膜到内膜的顺序进行上述操作,最后完成血管表面的重建。
在本发明实施例中,对冠状动脉造影图像进行预处理,有效地降低了图像噪声对血管三维重建准确度的不利影响,在预处理后的冠状动脉造影图像中提取血管边缘轮廓,并通过Hessian矩阵提取冠状动脉造影图像中的二维导引丝,使得在血管发生突变时依旧可以找到二维导引丝的准确位置,对血管内超声图像进行内外膜分割,并根据二维导引丝、冠状动脉造影图像的第一造影平面、第二造影平面,生成三维导引丝,有效地降低了因为造影设备未标定部分参数或参数发生偏差所带来的三维导引丝生成的误差,确定三维导引丝后,对血管内超声图像在三维导引丝上的位置和方向进行定位和定向,在定向时通过反投影有效地降低了计算量,最后再进行血管表面的重建,从而实现冠状动脉造影与血管内超声图像的融合,使得可以同时检查血管的外形形态结构和内腔病变信息,有效地提高了冠脉血管三维重建的效率和准确度。
实施例二:
图6示出了本发明实施例二提供的冠脉血管的三维重建装置的结构,为了便于说明,仅示出了与本发明实施例相关的部分,其中包括:
图像处理单元61,用于对输入的冠状动脉造影图像进行预处理,在预处理后的冠状动脉造影图像中,提取血管边缘轮廓和二维引导丝,并对输入的关联血管内超声图像进行内外膜分割;
导引丝重建单元62,用于将分别位于预设第一造影平面、第二造影平面的冠状动脉造影图像中的二维导引丝平移至同一起点,根据平移后的二维导引丝,构建互相垂直相交的曲面,将互相垂直相交的曲面的交线设置为三维导引丝;
超声图像定位单元63,用于将每帧血管内超声图像沿着三维导引丝进行等间隔排列,根据三维导引丝上血管内超声图像所在位置处的切矢量,将血管超声图像旋转至与切矢量垂直的位置;
超声图像定向单元64,用于在切矢量的垂直平面上,将切矢量对应位置处的血管内超声图像进行不同角度的旋转,并将旋转后的血管内超声图像反投影在冠状动脉造影图像上,根据血管内超声图像的反投影和血管边缘轮廓分别到三维导引丝的距离,确定每帧血管内超声图像的最佳定向角度;以及
表面重建单元65,用于将每帧血管内超声图像旋转至对应的最佳定向角度,根据三维导引丝上每帧血管内超声图像中内膜间的跨距差、外膜间的跨距差,对冠状动脉造影图像和血管内超声图像的血管进行表面重建。
优选地,如图7所示,图像处理单元61包括:
图像增强去噪单元711,用于对冠状动脉造影图像进行对比度增强,并对冠状动脉造影图像上的噪声进行平滑处理;以及
图像提取单元712,用于提取冠状动脉造影图像上的血管边缘轮廓,并根据预设的Hessian矩阵提取方式,提取冠状动脉造影图像中血管的二维导引丝。
优选地,导引丝重建单元62包括:
曲面构建单元721,用于根据平移后的二维导引丝,分别构建与第一造影平面垂直相交的第一曲面、与第二造影平面垂直相交的第二曲面;以及
交线生成单元722,用于将分别与第一曲面、第二曲面进行垂直相交,生成交线,将交线设置为三维导引丝。
在本发明实施例中,对冠状动脉造影图像进行预处理,有效地降低了图像噪声对血管三维重建准确度的不利影响,在预处理后的冠状动脉造影图像中提取血管边缘轮廓,并通过Hessian矩阵提取冠状动脉造影图像中的二维导引丝,使得在血管发生突变时依旧可以找到二维导引丝的准确位置,对血管内超声图像进行内外膜分割,并根据二维导引丝、冠状动脉造影图像的第一造影平面、第二造影平面,生成三维导引丝,有效地降低了因为造影设备未标定部分参数或参数发生偏差所带来的三维导引丝生成的误差,确定三维导引丝后,对血管内超声图像在三维导引丝上的位置和方向进行定位和定向,在定向时通过反投影有效地降低了计算量,最后再进行血管表面的重建,从而实现冠状动脉造影与血管内超声图像的融合,使得可以同时检查血管的外形形态结构和内腔病变信息,有效地提高了冠脉血管三维重建的效率和准确度。本发明实施例的各单元的具体实施内容可参照实施例一中对应步骤的描述,不再赘述。
在本发明实施例中,冠脉血管的三维重建装置的各单元可由相应的硬件或软件单元实现,各单元可以为独立的软、硬件单元,也可以集成为一个软、硬件单元,在此不用以限制本发明。
实施例三:
图8示出了本发明实施例三提供的医疗设备的结构,为了便于说明,仅示出了与本发明实施例相关的部分。
本发明实施例的医疗设备8包括处理器80、存储器81以及存储在存储器81中并可在处理器80上运行的计算机程序82。该处理器80执行计算机程序82时实现上述方法实施例中的步骤,例如图1所示的步骤S101至S105。或者,处理器80执行计算机程序82时实现上述装置实施例中各单元的功能,例如图6所示单元61至65的功能。
在本发明实施例中,对冠状动脉造影图像进行预处理、血管边缘轮廓提取、二维导引丝提取,对血管内超声图像进行内外膜分割。对分别位于预设第一造影平面、第二造影平面的冠状动脉造影图像进行平移,以使得第一造影平面的冠状动脉造影图像中的二维导引丝、与第二造影平面的冠状动脉造影图像中的二维导引丝起点一致,平移后,根据二维导引丝构建互相垂直相交的曲面,将曲面的交线设置为三维导引丝。将每帧血管内超声图像沿着三维导引丝等间隔排列,旋转血管内超声图像,以使血管内超声图像与三维导引丝对应位置处的切矢量垂直。在切矢量的垂直平面上,将相应的血管内超声图像进行不同角度的旋转,将旋转后的血管内超声图像反投影在冠状动脉造影图像上,根据反投影和血管边缘轮廓分别到三维导引丝的距离,确定每帧血管内超声图像的最佳定向角度。再根据三维导引丝上每帧血管内超声图像中内膜间的跨距差、外膜间的跨距差,进行血管表面重建。从而实现冠状动脉造影与血管内超声图像的融合,使得可以同时检查血管的外形形态结构和内腔病变信息,此外,有效地降低了患者呼吸引起的图像噪声对血管重建的影响,有效地解决了造影设备参数缺失或参数标定不完全带来的影响,有效地提高了冠脉血管三维重建的效率和准确度。
实施例五:
在本发明实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述方法实施例中的步骤,例如,图1所示的步骤S101至S105。或者,该计算机程序被处理器执行时实现上述装置实施例中各单元的功能,例如图6所示单元61至65的功能。
在本发明实施例中,对冠状动脉造影图像进行预处理、血管边缘轮廓提取、二维导引丝提取,对血管内超声图像进行内外膜分割。对分别位于预设第一造影平面、第二造影平面的冠状动脉造影图像进行平移,以使得第一造影平面的冠状动脉造影图像中的二维导引丝、与第二造影平面的冠状动脉造影图像中的二维导引丝起点一致,平移后,根据二维导引丝构建互相垂直相交的曲面,将曲面的交线设置为三维导引丝。将每帧血管内超声图像沿着三维导引丝等间隔排列,旋转血管内超声图像,以使血管内超声图像与三维导引丝对应位置处的切矢量垂直。在切矢量的垂直平面上,将相应的血管内超声图像进行不同角度的旋转,将旋转后的血管内超声图像反投影在冠状动脉造影图像上,根据反投影和血管边缘轮廓分别到三维导引丝的距离,确定每帧血管内超声图像的最佳定向角度。再根据三维导引丝上每帧血管内超声图像中内膜间的跨距差、外膜间的跨距差,进行血管表面重建。从而实现冠状动脉造影与血管内超声图像的融合,使得可以同时检查血管的外形形态结构和内腔病变信息,此外,有效地降低了患者呼吸引起的图像噪声对血管重建的影响,有效地解决了造影设备参数缺失或参数标定不完全带来的影响,有效地提高了冠脉血管三维重建的效率和准确度。
本发明实施例的计算机可读存储介质可以包括能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质,例如,ROM/RAM、磁盘、光盘、闪存等存储器。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种冠脉血管的三维重建方法,其特征在于,所述方法包括下述步骤:
对输入的冠状动脉造影图像进行预处理,在所述预处理后的冠状动脉造影图像中,提取血管边缘轮廓和二维导引丝,并对输入的关联血管内超声图像进行内外膜分割;
将分别位于预设第一造影平面、第二造影平面的所述冠状动脉造影图像中的所述二维导引丝平移至同一起点,根据平移后的所述二维导引丝,构建互相垂直相交的曲面,将所述互相垂直相交的曲面的交线设置为三维导引丝;
将每帧血管内超声图像沿着所述三维导引丝进行等间隔排列,根据所述三维导引丝上所述血管内超声图像所在位置处的切矢量,将所述血管内超声图像旋转至与所述切矢量垂直的位置;
在所述切矢量的垂直平面上,将所述切矢量对应位置处的所述血管内超声图像进行不同角度的旋转,并将旋转后的所述血管内超声图像反投影在所述冠状动脉造影图像上,根据所述血管内超声图像的反投影和所述血管边缘轮廓分别到所述三维导引丝的距离,确定所述每帧血管内超声图像的最佳定向角度;
将所述每帧血管内超声图像旋转至对应的所述最佳定向角度,根据所述三维导引丝上所述每帧血管内超声图像中内膜间的跨距差、外膜间的跨距差,对所述冠状动脉造影图像和血管内超声图像的血管进行表面重建。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,对输入的冠状动脉造影图像进行预处理,在所述预处理后的冠状动脉造影图像中,提取血管边缘轮廓和二维导引丝的步骤,包括:
对所述冠状动脉造影图像进行对比度增强,并对所述冠状动脉造影图像上的噪声进行平滑处理;
提取所述冠状动脉造影图像上的血管边缘轮廓,并根据预设的Hessian矩阵提取方式,提取所述冠状动脉造影图像中的二维导引丝。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据平移后的所述二维导引丝,构建互相垂直相交的曲面,将所述互相垂直相交的曲面的交线设置为三维导引丝的步骤,包括:
根据所述平移后的二维导引丝,分别构建与所述第一造影平面垂直相交的第一曲面、与所述第二造影平面垂直相交的第二曲面;
将所述第一曲面和所述第二曲面进行垂直相交,生成所述交线,将所述交线设置为所述三维导引丝。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述每帧血管内超声图像沿着所述三维导引丝进行等间隔排列,根据所述三维导引丝在所述血管内超声图像所在位置处的切矢量,将所述血管内超声图像旋转至与所述切矢量垂直的位置的步骤,包括:
计算所述每帧血管内超声图像在所述三维导引丝上对应的位置,根据所述对应的位置将所述每帧血管内超声图像沿着所述三维导引丝进行等间距排列;
将所述每帧血管内超声图像平移至预设的世界坐标系中,根据所述血管内超声图像对应的所述切矢量在所述世界坐标系的方向,对所述每帧血管内超声图像进行旋转,以使所述每帧血管内超声图像所在平面与对应的所述切矢量垂直,并将所述每帧血管内超声图像平移至所述三维导引丝所在坐标系。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述血管内超声图像的反投影和所述血管边缘轮廓分别到所述三维导引丝的距离,确定所述每帧血管内超声图像的最佳定向角度的步骤,包括:
根据所述血管内超声图像的反投影和所述血管边缘轮廓分别到所述三维导引丝的距离,并根据预设的误差累积公式,计算所述每帧血管内超声图像在所述垂直平面上旋转不同角度对应的重建误差,所述误差累积公式为:
其中,θ为所述血管内超声图像在所述垂直平面上旋转的角度,eθ为所述血管内超声图像旋转θ对应的重建误差,P1θ和P2θ为所述血管内超声图像的反投影与所述三维导引丝的距离,V1θ和V2θ为所述血管边缘轮廓与所述三维导引丝的距离;
获取所述每帧血管内超声图像对应的最小重建误差,将每个最小重建误差对应的旋转角度相应地设置为所述每帧血管内超声图像的最佳定向角度。
6.一种冠脉血管的三维重建装置,其特征在于,所述装置包括:
图像处理单元,用于对输入的冠状动脉造影图像进行预处理,在所述预处理后的冠状动脉造影图像中,提取血管边缘轮廓和二维导引丝,并对输入的关联血管内超声图像进行内外膜分割;
导引丝重建单元,用于将分别位于预设第一造影平面、第二造影平面的所述冠状动脉造影图像中的所述二维导引丝平移至同一起点,根据平移后的所述二维导引丝,构建互相垂直相交的曲面,将所述互相垂直相交的曲面的交线设置为三维导引丝;
超声图像定位单元,用于将每帧血管内超声图像沿着所述三维导引丝进行等间隔排列,根据所述三维导引丝上所述血管内超声图像所在位置处的切矢量,将所述血管内超声图像旋转至与所述切矢量垂直的位置;
超声图像定向单元,用于在所述切矢量的垂直平面上,将所述切矢量对应位置处的所述血管内超声图像进行不同角度的旋转,并将旋转后的所述血管内超声图像反投影在所述冠状动脉造影图像上,根据所述血管内超声图像的反投影和所述血管边缘轮廓分别到所述三维导引丝的距离,确定所述每帧血管内超声图像的最佳定向角度;以及
表面重建单元,用于将所述每帧血管内超声图像旋转至对应的所述最佳定向角度,根据所述三维导引丝上所述每帧血管内超声图像中内膜间的跨距差、外膜间的跨距差,对所述冠状动脉造影图像和血管内超声图像的血管进行表面重建。
7.如权利要求6所述的装置,其特征在于,所述图像处理单元包括:
图像增强去噪单元,用于对所述冠状动脉造影图像进行对比度增强,并对所述冠状动脉造影图像上的噪声进行平滑处理;以及
图像提取单元,用于提取所述冠状动脉造影图像上的血管边缘轮廓,并根据预设的Hessian矩阵提取方式,提取所述冠状动脉造影图像中血管的二维导引丝。
8.如权利要求6所述的装置,其特征在于,所述导引丝重建单元包括:
曲面构建单元,用于根据所述平移后的二维导引丝,分别构建与所述第一造影平面垂直相交的第一曲面、与所述第二造影平面垂直相交的第二曲面;以及
交线生成单元,用于将所述第一曲面和所述第二曲面进行垂直相交,生成所述交线,将所述交线设置为所述三维导引丝。
9.一种医疗设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710526406.7A CN107392994B (zh) | 2017-06-30 | 2017-06-30 | 冠脉血管的三维重建方法、装置、设备及存储介质 |
JP2019531641A JP6717514B2 (ja) | 2017-06-30 | 2017-07-04 | 冠状血管3次元再構築の方法、装置、設備及び記憶媒体 |
PCT/CN2017/091573 WO2019000479A1 (zh) | 2017-06-30 | 2017-07-04 | 冠脉血管的三维重建方法、装置、设备及存储介质 |
US16/166,117 US20190117198A1 (en) | 2017-06-30 | 2018-10-21 | Three-dimensional reconstruction method, apparatus and device and storage medium for coronary vessels |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710526406.7A CN107392994B (zh) | 2017-06-30 | 2017-06-30 | 冠脉血管的三维重建方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107392994A CN107392994A (zh) | 2017-11-24 |
CN107392994B true CN107392994B (zh) | 2018-11-06 |
Family
ID=60334880
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710526406.7A Expired - Fee Related CN107392994B (zh) | 2017-06-30 | 2017-06-30 | 冠脉血管的三维重建方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20190117198A1 (zh) |
JP (1) | JP6717514B2 (zh) |
CN (1) | CN107392994B (zh) |
WO (1) | WO2019000479A1 (zh) |
Families Citing this family (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108038862B (zh) * | 2017-12-11 | 2021-09-24 | 深圳市一图智能科技有限公司 | 一种交互式医学图像智能分割建模方法 |
CN108242075A (zh) * | 2018-01-05 | 2018-07-03 | 苏州润迈德医疗科技有限公司 | 一种基于x射线冠脉造影图像的多角度血管重建方法 |
CN108186038B (zh) * | 2018-02-11 | 2020-11-17 | 杭州脉流科技有限公司 | 基于动脉造影影像计算冠脉血流储备分数的系统 |
CN109035353B (zh) * | 2018-06-27 | 2022-09-20 | 河南科技大学 | 一种基于ct图像多平面重建的血管拉直曲面重组方法 |
CN109003280B (zh) * | 2018-07-06 | 2021-09-21 | 华南理工大学 | 一种双通道血管内超声影像的血管中内膜分割方法 |
US11406334B2 (en) * | 2018-08-31 | 2022-08-09 | Philips Image Guided Therapy Corporation | Intravascular device movement speed guidance and associated devices, systems, and methods |
CN109498062A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-03-22 | 深圳市中科微光医疗器械技术有限公司 | 一种多频可调的血管内超声成像系统及方法 |
CN110111429B (zh) * | 2019-03-16 | 2022-11-18 | 哈尔滨理工大学 | 一种检测单像素血管的方法 |
CN111047612B (zh) * | 2019-12-25 | 2023-02-24 | 宝鸡市中医医院 | 一种冠状动脉ct血管造影图像分割方法 |
CN111754506B (zh) * | 2020-07-01 | 2024-02-06 | 杭州脉流科技有限公司 | 基于腔内影像的冠脉狭窄率计算方法、装置、系统和计算机存储介质 |
CN111932552B (zh) * | 2020-07-21 | 2023-12-01 | 深圳睿心智能医疗科技有限公司 | 一种主动脉建模的方法及装置 |
CN112652052B (zh) * | 2020-12-15 | 2022-07-22 | 山东大学 | 一种基于血管分支配准的冠状动脉三维重建方法及系统 |
CN112669449A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-16 | 浙江理工大学 | 基于3d重建技术的cag和ivus精准联动分析方法及系统 |
CN113470060B (zh) * | 2021-07-08 | 2023-03-21 | 西北工业大学 | 基于ct影像的冠状动脉多角度曲面重建可视化方法 |
CN113768547B (zh) * | 2021-09-14 | 2024-03-22 | 南京超维景生物科技有限公司 | 冠状动脉成像方法及装置、存储介质及电子设备 |
CN113724377B (zh) * | 2021-11-01 | 2022-03-11 | 杭州晟视科技有限公司 | 冠脉血管的三维重建方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114145719B (zh) * | 2022-02-08 | 2022-04-26 | 天津恒宇医疗科技有限公司 | 双模冠脉血管图像三维融合的方法和融合系统 |
CN115530973B (zh) * | 2022-10-20 | 2023-06-27 | 天津市鹰泰利安康医疗科技有限责任公司 | 一种消融可视化方法及系统 |
CN115619750B (zh) * | 2022-10-27 | 2023-09-22 | 拓微摹心数据科技(南京)有限公司 | 一种以无冠窦为基准的tavr术中造影投照角度的计算方法 |
CN116859829B (zh) * | 2023-09-04 | 2023-11-03 | 天津天石休闲用品有限公司 | 基于材料边缘曲线投影的切刀运动控制方法及设备 |
CN117115150B (zh) * | 2023-10-20 | 2024-01-26 | 柏意慧心(杭州)网络科技有限公司 | 用于确定分支血管的方法、计算设备和介质 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101283911A (zh) * | 2008-06-05 | 2008-10-15 | 华北电力大学 | 一种冠状动脉血管轴线的四维重建方法 |
CN101283929A (zh) * | 2008-06-05 | 2008-10-15 | 华北电力大学 | 一种血管三维模型的重建方法 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5771895A (en) * | 1996-02-12 | 1998-06-30 | Slager; Cornelis J. | Catheter for obtaining three-dimensional reconstruction of a vascular lumen and wall |
US6148095A (en) * | 1997-09-08 | 2000-11-14 | University Of Iowa Research Foundation | Apparatus and method for determining three-dimensional representations of tortuous vessels |
SI1534139T1 (sl) * | 2002-08-26 | 2019-03-29 | The Cleveland Clinic Foundation | Sistem in postopek karakterizacije vaskularnega tkiva |
JP2008543511A (ja) * | 2005-06-24 | 2008-12-04 | ヴォルケイノウ・コーポレーション | 脈管の画像作製方法 |
US9351698B2 (en) * | 2013-03-12 | 2016-05-31 | Lightlab Imaging, Inc. | Vascular data processing and image registration systems, methods, and apparatuses |
WO2015044983A1 (ja) * | 2013-09-27 | 2015-04-02 | テルモ株式会社 | 画像診断装置及びその制御方法 |
-
2017
- 2017-06-30 CN CN201710526406.7A patent/CN107392994B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2017-07-04 JP JP2019531641A patent/JP6717514B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2017-07-04 WO PCT/CN2017/091573 patent/WO2019000479A1/zh active Application Filing
-
2018
- 2018-10-21 US US16/166,117 patent/US20190117198A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101283911A (zh) * | 2008-06-05 | 2008-10-15 | 华北电力大学 | 一种冠状动脉血管轴线的四维重建方法 |
CN101283929A (zh) * | 2008-06-05 | 2008-10-15 | 华北电力大学 | 一种血管三维模型的重建方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
基于CAG和IVUS图像的血管模型重建方法;王岭 等;《计算机辅助设计与图形学学报》;20160930;第28卷(第9期);1506-1511 * |
基于冠脉造影和血管内超声图像融合的虚拟血管镜系统;孙正 等;《图学学报》;20130930;第34卷(第5期);103-109 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2019000479A1 (zh) | 2019-01-03 |
US20190117198A1 (en) | 2019-04-25 |
JP6717514B2 (ja) | 2020-07-01 |
JP2020500665A (ja) | 2020-01-16 |
CN107392994A (zh) | 2017-11-24 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107392994B (zh) | 冠脉血管的三维重建方法、装置、设备及存储介质 | |
CN101283929B (zh) | 一种血管三维模型的重建方法 | |
JP6937321B2 (ja) | 心臓情報動的表示システム | |
US5889524A (en) | Reconstruction of three-dimensional objects using labeled piecewise smooth subdivision surfaces | |
US8923590B2 (en) | Method and system for 3D cardiac motion estimation from single scan of C-arm angiography | |
JP5161118B2 (ja) | 動脈の画像システム | |
JP4559501B2 (ja) | 心機能表示装置、心機能表示方法およびそのプログラム | |
US20100189337A1 (en) | Method for acquiring 3-dimensional images of coronary vessels, particularly of coronary veins | |
JP4374234B2 (ja) | 医療的侵襲処置計画の方法及び装置 | |
JP4495109B2 (ja) | X線ct装置 | |
US7180976B2 (en) | Rotational angiography based hybrid 3-D reconstruction of coronary arterial structure | |
CN107427274B (zh) | 断层扫描设备及其用于重构断层扫描图像的方法 | |
JP2006051359A (ja) | 医療的侵襲処置計画、並びに侵襲型器具の位置決定及び進路誘導のための方法並びに装置 | |
US11017531B2 (en) | Shell-constrained localization of vasculature | |
JP6637781B2 (ja) | 放射線撮像装置及び画像処理プログラム | |
US7860284B2 (en) | Image processing method and computer readable medium for image processing | |
JP6039876B2 (ja) | 左心室のねじれを測定するシステム及び方法 | |
Banerjee et al. | Point-cloud method for automated 3D coronary tree reconstruction from multiple non-simultaneous angiographic projections | |
CN115661225B (zh) | 三维血管图像重建方法、装置、计算机设备、存储介质 | |
CN103247071A (zh) | 一种构建三维血管模型方法及设备 | |
US6888916B2 (en) | Preprocessing methods for robust tracking of coronary arteries in cardiac computed tomography images and systems therefor | |
Shekhar et al. | Fusion of intravascular ultrasound and biplane angiography for three-dimensional reconstruction of coronary arteries | |
CN112669449A (zh) | 基于3d重建技术的cag和ivus精准联动分析方法及系统 | |
JP2019510570A (ja) | 撮像システムおよび方法 | |
Zheng et al. | Reconstruction of coronary vessels from intravascular ultrasound image sequences based on compensation of the in-plane motion |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20181106 Termination date: 20200630 |