CN110974419A - 对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航方法及系统 - Google Patents

对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航方法及系统，包括以下步骤：S1：接收输入的肝门部胆管狭窄患者的磁共振胰胆管成像图像；S2：基于深度学习的图像分割方法对肝门部胆管狭窄患者磁共振胰胆管成像图像进行图像分割，预测出从胆管末端到肝门狭窄部位的导航线；S3：接收经内镜逆行胰胆管造影术中的实时透视影像；S4：根据磁共振胰胆管成像图像上的胆管的关键点和经内镜逆行胰胆管造影术中透视影像上导丝的关键点，进行两幅影像的配准；S5：显示配准后的复合图像，当复合图像中预测的导航线和插入的导丝不匹配时，改变导丝位置，直到两者相匹配。本发明可引导医生进行胆管插管、帮助医生判断胆管插管是否正确，减少术中造影剂的使用量从而减少术后并发症。

Description

对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航方法及 系统
技术领域
本发明属于医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的图像分割技术对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航系统及方法。
背景技术
肝门部胆管狭窄是常见的胆管狭窄疾病之一，由于狭窄胆管对应的肝小叶胆汁引流不通畅，患者常见黄疸、皮肤瘙痒、腹痛、胆管炎等相应临床症状。肝门部胆管狭窄的治疗一般分为外科手术治疗或非外科治疗，近年来，非外科治疗中经内镜胆管支架置入术由于其无创性而得到广泛的应用。对于良性的肝门部胆管狭窄经内镜胆管支架置入术是一线治疗；而对于恶性肝门部胆管狭窄，经内镜胆管支架置入术也是常用的姑息疗法，减轻癌症患者的临床症状，提高患者生存质量。
然而，在上述两种情况下，经内镜胆管支架置入术的手术操作难度较高，在十二指肠乳头插管成功之后，医生根据透视图像很难判断导丝是否插入目标狭窄胆管，而贸然向胆管内打入造影剂使胆管在透视图像上显影判断是否正确插入狭窄胆管，可能会出现因狭窄过重导致造影剂无法被引流出胆管的情况，从而造成胆管炎等严重并发症。医生仅凭术前患者常规的磁共振胰胆管成像图片和大致的透视图像下的导丝走向粗略判断是否插入正确胆管，缺少较好的直观化的指引。
发明内容
本发明解决的是人工判断经内镜胆管支架置入术中导丝插入狭窄段胆管不准确的问题，提出了一种基于深度学习的图像分割技术对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航方法及系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
提供一种对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航方法，包括以下步骤：
S1：接收输入的肝门部胆管狭窄患者的磁共振胰胆管成像图像；
S2：基于深度学习的图像分割方法对肝门部胆管狭窄患者磁共振胰胆管成像图像进行图像分割，预测出从胆管末端到肝门狭窄部位的导航线；
S3：接收经内镜逆行胰胆管造影术中的实时透视影像；
S4：根据磁共振胰胆管成像图像上的胆管的关键点和经内镜逆行胰胆管造影术中透视影像上导丝的关键点，进行两幅影像的配准，将磁共振胰胆管成像图像上的胆管配准到经内镜逆行胰胆管造影术中插入导丝后的透视图像上；
S5：显示配准后的复合图像，当复合图像中预测的导航线和插入的导丝不匹配时，改变导丝位置，直到两者相匹配。
接上述技术方案，图像分割方法为基于深度学习的采用语义分割模型的图像分割方法。
接上述技术方案，所述语义分割模型包括Link-Net，DeeplabV3+，Res-Net，U-Net或者FCN。
接上述技术方案，步骤S2中通过训练不同的肝门部胆管狭窄患者的三维重建磁共振胰胆管成像图片样本，预测出从胆管末端到肝门狭窄部位的导航线。
接上述技术方案，当复合图像中预测的导航线和插入的导丝相匹配时，直接通过导丝打显影剂。
本发明还提供了一种对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航系统，包括：
图像输入单元，用于接收输入的手术前肝门部狭窄患者的三维重建的磁共振胰胆管成像图片和经内镜胆管支架置入术中的实时透视影像视频；
图像分割单元，用于对输入的磁共振胰胆管成像图片进行基于深度学习的图像分割，预测出胆总管末端到肝门狭窄部位的导航线；
图像配准单元，用于根据磁共振胰胆管成像图像上的胆管的关键点和经内镜逆行胰胆管造影术中透视影像上导丝的关键点，进行两幅影像的配准，将磁共振胰胆管成像图像上的胆管配准到经内镜逆行胰胆管造影术中插入导丝后的透视图像上；
显示单元，用于显示配准后的复合图像，当复合图像中预测的导航线和插入的导丝不匹配时，改变导丝位置，直到两者相匹配。
接上述技术方案，图像分割单元具体通过训练不同的肝门部胆管狭窄患者的三维重建磁共振胰胆管成像图片样本，预测出从胆管末端到肝门狭窄部位的导航线。
接上述技术方案，当复合图像中预测的导航线和插入的导丝相匹配时，直接通过导丝打显影剂。
接上述技术方案，图像分割方法为基于深度学习的采用语义分割模型的图像分割方法，所述语义分割模型包括Link-Net，DeeplabV3+，Res-Net，U-Net或者FCN。
本发明还提供了一种计算机存储介质，其内存储有可被计算机处理器执行的程序，该程序执行上述技术方案中对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航方法。
本发明产生的有益效果是：本发明将基于深度学习图像分割技术和图像配准技术应用到经内镜胆管支架置入术中，预测导丝正确的走行方向，可解决对于肝门部狭窄患者经内镜胆管支架置入术中导丝插入方向判断不明确的问题，可引导医生进行胆管插管、帮助医生判断胆管插管是否正确，减少术中造影剂的使用量从而减少术后并发症。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明实施例对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航方法的流程图；
图2是本发明实施例对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航系统法的结构框图；
图3是本发明实例肝门部狭窄磁共振胰胆管成像(MRCP)图片；
图4是本发明实例中未显影的ERCP图像；
图5是本发明实施例预测出的导航线通过配准显示在图4上。
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用以解释本发明，并不用于限定本发明。
深度学习的提出使图像分割技术走入新纪元，通过大数据的学习，深度学习凭借其强大的自学能力和高效的特征表达能力提取图像特征分割出目标物。本发明将基于深度学习图像分割技术和图像配准技术应用到经内镜胆管支架置入术中，预测导丝正确的走行方向，辅助医生判断胆管插管位置正确与否，减少术中造影剂的使用。
如图1所示，本发明实施例对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航方法，包括以下步骤：
S1：接收输入的肝门部胆管狭窄患者的磁共振胰胆管成像图像，如图3所示，图中标出了狭窄段1、胆管2以及骨髓3；图4为未显影的磁共振胰胆管图片，显示已插入的导丝4和插入的胃镜5。
S2：基于深度学习的图像分割技术对肝门部胆管狭窄患者磁共振胰胆管成像图像进行图像分割，预测出从胆管末端到肝门部狭窄的导航线；该导航线即为预测的导丝正确的走行方向。如图5所示，为预测出的导航线6通过配准显示在图4上，通过比较导航线6与导丝4的相对位置来帮助医生判断导丝插入的正确与否。
本实施例的图像分割技术可选择Link-Net，DeeplabV3+，Res-Net，U-Net，FCN等语义分割模型，采用Python语言开发，封装成RESTful API(REST风格的网络接口)后被其他模块调用。本实施例中，图像分割模型选择根据具体应用时按照测试结果不断调整选用最佳模型。
S3：接收经内镜逆行胰胆管造影术中的实时透视视频；
S4：通过图像配准技术将磁共振胰胆管成像图像上的胆管配准到经内镜逆行胰胆管造影术中成功插入导丝后的透视图像上；
根据磁共振胰胆管成像图像上的胆管的关键点和经内镜胆管支架置入术中的透视影像上导丝的关键点，进行两幅影像的配准。
S5：输出显示配准后的复合图像，如可以输出到演示界面。
医生根据该配准后的复合图像，可以根据经验决定调整导丝的插入路径。当复合图像中预测的导航线和插入的导丝相匹配时，在导丝插入路径相对正确，无需调整，可直接通过导丝打显影剂，进一步观察。若不相匹配，则调整导丝插入的路径，直到配准后的复合图像中预测的导航线和导丝路径相匹配。
本发明中步骤S2中可具体通过预先获得磁共振胰胆管成像图像，在获得的图像中选择2维或者3维重建后的胆管成像图像单独筛选出来，可由高级内镜医师对图像上的胆总管的轮廓范围进行标记，再将标记好的图片转换成与原始图片相对应的二值图，将配对图片输入到常见的一些基于深度学习的图像分割网络中进行训练，获得我们需要的基于磁共振胰胆管成像图像的胆管分割模型，通过此模型来提取磁共振胰胆管成像图像中的胆管的形状特征。从S1接收的的肝门部胆管狭窄患者的三维重建磁共振胰胆管成像图片样本将通过此模型，获得预测的胆管分割结果，基于胆管的分割结果，通过Andrew凸包算法计算凸包和旋转卡壳法计算最远点从而获得从胆管末端到肝门狭窄部位的导航线。
进一步地，当复合图像中预测的导航线和插入的导丝相匹配时，直接通过导丝打显影剂。
本发明实施例对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航系统，如图2所示，系统包括图像输入单元、图像分割单元、图像配准单元、结果输出单元。
图像输入单元，用于接收人工输入的手术前肝门部狭窄患者的三维重建的磁共振胰胆管成像图片和经内镜胆管支架置入术中的透视影像视频，调用图像分割单元；
图像分割单元，用于对输入的磁共振胰胆管成像图片进行基于深度学习的图像分割，预测出胆总管末端到狭窄部位的一条导航线，即导丝正确的走行方向；
本单元通过训练不同的肝门部胆管狭窄患者的三维重建磁共振胰胆管成像图片，获得对肝门部狭窄三维重建磁共振胰胆管成像图片上成像的胆管从胆管末端到狭窄部位的预测导航线，此线代表正确的胆管插管方向，辅助医生判断。
图像配准单元，用于将分割好的磁共振胰胆管成像图片精确配准到经内镜胆管支架置入术中的透视影像上，用于判断导丝与预测出的导航线的相对位置；
显示单元，用于输出配准后的复合图像，将配准结果通过复合图像(即配准后只将导航线保留在经内镜逆行胰胆管造影术中图像上)的模式输出到显示屏上。本实例中通过对磁共振胰胆管成像图像的深度学习分割模型将图像上的胆管分割出来，再对分割出的胆管进行数学建模计算获得导航线；将分割出的胆管和经内镜逆行胰胆管造影术中的关键点进行图像配准，将胆管上的导航线显示在经内镜逆行胰胆管造影术中未进行胆管造影的透视图像上，获得配准后的复合图像，从而指导医生进行插管和判断插管方向是否正确。
该系统主要用于实现上述方法，相同部分在此不赘述。
本发明还提供了一种计算机存储介质，其内存储有可被计算机处理器执行的程序，该程序执行如上述实施例的对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航方法。
本发明具有如下优点：解决对于肝门部狭窄患者经内镜胆管支架置入术中导丝插入方向不明确的问题，可以引导医生进行胆管插管方向、帮助医生判断胆管插管是否正确，减少术中造影剂的使用量从而减少术后并发症
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：接收输入的肝门部胆管狭窄患者的磁共振胰胆管成像图像；
S2：将接收的图像输入训练好的基于深度学习的图像分割方法对肝门部胆管狭窄患者磁共振胰胆管成像图像进行图像分割的模型，预测出从胆管末端到肝门狭窄部位的导航线；
S3：接收经内镜逆行胰胆管造影术中的实时透视影像；
S4：根据磁共振胰胆管成像图像上的胆管的关键点和经内镜逆行胰胆管造影术中透视影像上导丝的关键点，进行两幅影像的配准，将磁共振胰胆管成像图像上的胆管配准到经内镜逆行胰胆管造影术中插入导丝后的透视图像上；
S5：显示配准后的复合图像，当复合图像中预测的导航线和插入的导丝不匹配时，改变导丝位置，直到两者相匹配。
2.根据权利要求1所述的对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航方法，其特征在于，图像分割方法为基于深度学习的采用语义分割模型的图像分割方法。
3.根据权利要求2所述的对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航方法，其特征在于，所述语义分割模型包括Link-Net，DeeplabV3+，Res-Net，U-Net或者FCN。
4.根据权利要求1所述的对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航方法，其特征在于，步骤S2中通过训练不同的肝门部胆管狭窄患者的三维重建磁共振胰胆管成像图片样本，预测出从胆管末端到肝门狭窄部位的导航线。
5.根据权利要求1所述的对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航方法，其特征在于，当复合图像中预测的导航线和插入的导丝相匹配时，直接通过导丝打显影剂。
6.一种对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航系统，其特征在于，包括：
图像输入单元，用于接收输入的手术前肝门部狭窄患者的三维重建的磁共振胰胆管成像图片和经内镜胆管支架置入术中的实时透视影像视频；
图像分割单元，用于对输入的磁共振胰胆管成像图片进行基于深度学习的图像分割，预测出胆总管末端到肝门狭窄部位的导航线；
图像配准单元，用于根据磁共振胰胆管成像图像上的胆管的关键点和经内镜逆行胰胆管造影术中透视影像上导丝的关键点，进行两幅影像的配准，将磁共振胰胆管成像图像上的胆管配准到经内镜逆行胰胆管造影术中插入导丝后的透视图像上；
显示单元，用于显示配准后的复合图像，当复合图像中预测的导航线和插入的导丝不匹配时，改变导丝位置，直到两者相匹配。
7.根据权利要求6所述的对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航系统，其特征在于，图像分割单元具体通过训练不同的肝门部胆管狭窄患者的三维重建磁共振胰胆管成像图片样本，预测出从胆管末端到肝门狭窄部位的导航线。
8.根据权利要求6所述的对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航系统，其特征在于，当复合图像中预测的导航线和插入的导丝相匹配时，直接通过导丝打显影剂。
9.根据权利要求6所述的对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航系统，其特征在于，图像分割方法为基于深度学习的采用语义分割模型的图像分割方法，所述语义分割模型包括Link-Net，DeeplabV3+，Res-Net，U-Net或者FCN。
10.一种计算机存储介质，其特征在于,其内存储有可被计算机处理器执行的程序，该程序执行如权利要求1-5中任一项所述的对肝门部狭窄在经内镜胆管支架置入术中导丝导航方法。
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