CN112700490B - 一种基于最大半径搜索的冠脉中心线生成方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于最大半径搜索的冠脉中心线生成方法及装置，其中方法包括：获取原始CT，对原始CT进行血管分割，得到分割结果，其中，分割结果包括：主动脉弓及冠脉血管；提取血管的所有末端；获取主动脉弓内骨架线的平均值作为整个中心线搜索的起点，搜索中心线；对中心线进行拼接。依赖全心半径信息进行全局最优路径搜索，从而避免出现局部最优。同时，由于依赖血管半径进行搜索，还可避免粘连对于中心线的影响，实现高准确率的中心线搜索方案。

Description

一种基于最大半径搜索的冠脉中心线生成方法及装置

技术领域

本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种基于最大半径搜索的冠脉中心线生成方法及装置。

背景技术

心脏CT(CCTA)图像中的冠状动脉中心线提取是评估狭窄和动脉粥样硬化斑块的先决条件。在三维空间中观察血管的结构和异常具有很大挑战，因此，研究人员提出首先提取血管中心线，之后沿中心线进行2D曲面重建，从而将三维空间转化为多个二维平面，使得医生只需在2维平面进行疾病诊断和分析，大大降低医生工作量。

现有的方法大体可以划分为两类：基于深度网络预测跟踪算法；基于冠脉掩膜提取3d骨架算法。然而这两种方法都存在明显的不足，基于深度网络预测进行冠脉跟踪会因为冠脉血管分叉点预测错误而导致整条血管分支丢失，且每步预测均有可能引入额外误差；基于冠脉掩膜提取的3d骨架往往过度依赖于冠脉分割的精确性，在存在血管粘连或静脉被误识别为冠脉的情况下提取的中心线不可靠。这些不稳定因素都可能会影响后续医生对疾病的诊断。

发明内容

本发明旨在提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于最大半径搜索的冠脉中心线生成方法及装置。

为达到上述目的，本发明的技术方案具体是这样实现的：

本发明的一个方面提供了一种基于最大半径搜索的冠脉中心线生成方法，包括：获取原始CT，对原始CT进行血管分割，得到分割结果，其中，分割结果包括：主动脉弓及冠脉血管；提取血管的所有末端；获取主动脉弓内骨架线的平均值作为整个中心线搜索的起点，搜索中心线；对中心线进行拼接。

其中，提取血管的所有末端包括：对分割mask进行大幅腐蚀，消除血管区域的mask，保留主动脉弓所在区域的少量像素；再次膨胀，还原主动脉弓，分别得到主动脉弓所在区域和其余区域，其余区域为血管mask；将骨架线与血管mask取交集，得到血管骨架线；计算血管骨架线与主动脉弓的距离，获取距离最近的点作为当前血管的起点；对于所有血管骨架线进行连通域计算，获取每个起点所在的血管骨架线；基于每个起点所在的血管骨架线，计算所有骨架点的连接关系，进行最短路径计算，通过最短路径生成树结构，得到潜在血管终点。

其中，获取主动脉弓内骨架线的平均值作为整个中心线搜索的起点，搜索中心线包括：计算所有mask的前景点距离背景的最短距离，得到原始半径矩阵；对于原始半径矩阵进行变换，使得半径越大的点，其cost矩阵值越小，且不同半径之间的cost差异足够大；基于cost矩阵计算从整个中心线搜索的起点至所有血管的所有末端的最短路径，将路径上的cost矩阵值之和最小的路径确定为中心线。

其中，对中心线进行拼接包括：在孤立中心线的末端计算多尺度切线方向，并计算孤立中心线的末端到最近的主干中心线的距离；当主干中心线出现在末端切线方向的均值附近且距离小于阈值，则确定当前孤立中心线属于主干中心线的分支；将当前孤立中心线拼接至最近的主干中心线。

本发明另一方面提供了一种基于最大半径搜索的冠脉中心线生成装置，包括：分割模块，用于获取原始CT，对原始CT进行血管分割，得到分割结果，其中，分割结果包括：主动脉弓及冠脉血管；提取模块，用于提取血管的所有末端；搜索模块，用于获取主动脉弓内骨架线的平均值作为整个中心线搜索的起点，搜索中心线；拼接模块，用于对中心线进行拼接。

其中，提取模块通过如下方式提取血管的所有末端：提取模块，具体用于对分割mask进行大幅腐蚀，消除血管区域的mask，保留主动脉弓所在区域的少量像素；再次膨胀，还原主动脉弓，分别得到主动脉弓所在区域和其余区域，其余区域为血管mask；将骨架线与血管mask取交集，得到血管骨架线；计算血管骨架线与主动脉弓的距离，获取距离最近的点作为当前血管的起点；对于所有血管骨架线进行连通域计算，获取每个起点所在的血管骨架线；基于每个起点所在的血管骨架线，计算所有骨架点的连接关系，进行最短路径计算，通过最短路径生成树结构，得到潜在血管终点。

其中，搜索模块通过如下方式获取主动脉弓内骨架线的平均值作为整个中心线搜索的起点，搜索中心线：搜索模块，具体用于计算所有mask的前景点距离背景的最短距离，得到原始半径矩阵；对于原始半径矩阵进行变换，使得半径越大的点，其cost矩阵值越小，且不同半径之间的cost差异足够大；基于cost矩阵计算从整个中心线搜索的起点至所有血管的所有末端的最短路径，将路径上的cost矩阵值之和最小的路径确定为中心线。

其中，拼接模块通过如下方式对中心线进行拼接：拼接模块，具体用于在孤立中心线的末端计算多尺度切线方向，并计算孤立中心线的末端到最近的主干中心线的距离；当主干中心线出现在末端切线方向的均值附近且距离小于阈值，则确定当前孤立中心线属于主干中心线的分支；将当前孤立中心线拼接至最近的主干中心线。

由此可见，通过本发明提供的基于最大半径搜索的冠脉中心线生成方法及装置，依赖全心半径信息进行全局最优路径搜索，从而避免出现局部最优。同时，由于依赖血管半径进行搜索，还可避免粘连对于中心线的影响，实现高准确率的中心线搜索方案。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1为本发明实施例提供的基于最大半径搜索的冠脉中心线生成方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的基于最大半径搜索的冠脉中心线生成装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

图1示出了本发明实施例提供的基于最大半径搜索的冠脉中心线生成方法的流程图，参见图1，本发明实施例提供的基于最大半径搜索的冠脉中心线生成方法，包括：

S1，获取原始CT，对原始CT进行血管分割，得到分割结果，其中，分割结果包括：主动脉弓及冠脉血管；

S2，提取血管的所有末端。

具体地，为了提取中心线，本发明首先对原始CT进行血管分割，仅保留主动脉弓及冠脉血管。之后，需要提取血管的所有末端，用于后续中心线搜索。

作为本发明实施例的一个可选实施方式，提取血管的所有末端包括：对分割mask进行大幅腐蚀，消除血管区域的mask，保留主动脉弓所在区域的少量像素；再次膨胀，还原主动脉弓，分别得到主动脉弓所在区域和其余区域，其余区域为血管mask；将骨架线与血管mask取交集，得到血管骨架线；计算血管骨架线与主动脉弓的距离，获取距离最近的点作为当前血管的起点；对于所有血管骨架线进行连通域计算，获取每个起点所在的血管骨架线；基于每个起点所在的血管骨架线，计算所有骨架点的连接关系，进行最短路径计算，通过最短路径生成树结构，得到潜在血管终点。

具体地，本发明首先基于分割结果提取骨架线，其代表血管的主要连接关系。之后，为了区分主动脉弓内的中心线及血管中心线，本发明对于分割mask进行大幅腐蚀，从而首先消除血管区域的mask，仅保留主动脉弓所在区域的少量像素，之后再次膨胀，使得主动脉弓得以再次还原，从而分别得到主动脉弓所在区域，其余区域为血管mask。通过将骨架线与血管mask取交集，得到血管骨架线，并计算其与主动脉弓的距离，取距离最近的点作为当前血管的起点，其对应的含义为发自主动脉弓的血管的开口。得到开口后，本发明对于所有血管骨架线进行连通域计算，从而获取每个起点所在的血管骨架线。基于每个起点所在的血管骨架线，本发明计算所有骨架点的连接关系，并用于最短路径计算，并通过最短路径生成树结构，从而获得所有叶子节点作为潜在血管终点。

S3，获取主动脉弓内骨架线的平均值作为整个中心线搜索的起点，搜索中心线。

具体地，获取血管终点后，本发明通过取主动脉弓内骨架线的平均值作为整个中心线搜索的起点。相对于现有方法，本发明仅需主动脉弓内的起点即可获得完整中心线，大幅降低了搜索算法的复杂程度。

作为本发明实施例的一个可选实施方式，获取主动脉弓内骨架线的平均值作为整个中心线搜索的起点，搜索中心线包括：计算所有mask的前景点距离背景的最短距离，得到原始半径矩阵；对于原始半径矩阵进行变换，使得半径越大的点，其cost矩阵值越小，且不同半径之间的cost差异足够大；基于cost矩阵计算从整个中心线搜索的起点至所有血管的所有末端的最短路径，将路径上的cost矩阵值之和最小的路径确定为中心线。

具体地，为了实现自动搜索，本发明首先计算mask的半径(dist transform，距离变换)，即所有mask的前景点距离背景的最短距离，该距离反映了每个点距离血管壁的最短距离。中心线的目标是沿着血管中心前进，即沿着到血管壁距离最大的路线前进，因此，搜索一条始终保持距离血管壁最远的路径即可获得接近全局最优的中心线方案。因此，本发明对于原始半径矩阵进行变换，使得半径越大的点，其cost矩阵值越小，同时，不同半径之间的cost差异足够大，使得搜索过程始终沿着半径最大的路线前进。变换过程为：

其中，α为半径变换的缩放系数，用于调整cost差异的速度，r为当前坐标的半径值，β为半径变换的指数系数，用于调整cost差异的差异量级。

之后，本发明基于cost矩阵计算从起点至所有末端点的最短路径，使得其路径上的cost之和最小，则该路径即为中心线。

作为本发明实施例的一个可选实施方式，最短路径搜索的cost矩阵可通过引入更多指数项和乘数改变搜索优先级，从而在特殊区域引入更多先验信息，避免出现错误路径。

S4，对中心线进行拼接。

具体地，为了处理因分割不全、血管断裂或阻塞等问题导致的中心线中断，本发明进一步在前述中心线基础上进行拼接。

作为本发明实施例的一个可选实施方式，对中心线进行拼接包括：在孤立中心线的末端计算多尺度切线方向，并计算孤立中心线的末端到最近的主干中心线的距离；当主干中心线出现在末端切线方向的均值附近且距离小于阈值，则确定当前孤立中心线属于主干中心线的分支；将当前孤立中心线拼接至最近的主干中心线。

具体地，为了保证拼接质量，本发明在孤立中心线的末端计算多尺度切线方向，并计算末端到最近的主干中心线的距离，当主干中心线出现在末端切线方向的均值附近且距离小于阈值，则认为当前孤立中心线属于主干中心线的分支，将其拼接至最近的主干中心线。

由此可见，通过本发明实施例提供的基于最大半径搜索的冠脉中心线生成方法，提出中心线全自动搜索的完整流程，全程不需要人为参与；提出基于血管半径的全局搜索方法，可以避免局部最优。由此，本发明基于分割和骨架的初始搜索，从而全自动产生起点和终点；基于血管半径的优化约束，从而要求算法完全沿血管中心前进，无需额外规则或约束；且搜索过程仅依赖分割结果，复杂度低，速度快。

因此，本发明提出通过分割和全局最短路径实现近似全局最优中心线搜索算法，实现速度和准确率的同时提升。相对于现有方案，本产品可全自动获得所有终点，且不需要手动指定起点，同时，本产品以中心线至血管壁距离为优化目标，可确保搜索结果严格沿血管中心前进，实现高可靠预测。另一方面，本产品通过血管走向和距离的分析，实现了阻塞血管的重连接，对于分析病情具有重要意义。

图2示出了本发明实施例提供的基于最大半径搜索的冠脉中心线生成装置的结构示意图，该基于最大半径搜索的冠脉中心线生成装置应用上述方法，以下仅对基于最大半径搜索的冠脉中心线生成装置的结构进行简单说明，其他未尽事宜，请参照上述基于最大半径搜索的冠脉中心线生成方法中的相关描述，参见图2，本发明实施例提供的基于最大半径搜索的冠脉中心线生成装置，包括：

分割模块，用于获取原始CT，对原始CT进行血管分割，得到分割结果，其中，分割结果包括：主动脉弓及冠脉血管；

提取模块，用于提取血管的所有末端；

搜索模块，用于获取主动脉弓内骨架线的平均值作为整个中心线搜索的起点，搜索中心线；

拼接模块，用于对中心线进行拼接。

作为本发明实施例的一个可选实施方式，提取模块通过如下方式提取血管的所有末端：提取模块，具体用于对分割mask进行大幅腐蚀，消除血管区域的mask，保留主动脉弓所在区域的少量像素；再次膨胀，还原主动脉弓，分别得到主动脉弓所在区域和其余区域，其余区域为血管mask；将骨架线与血管mask取交集，得到血管骨架线；计算血管骨架线与主动脉弓的距离，获取距离最近的点作为当前血管的起点；对于所有血管骨架线进行连通域计算，获取每个起点所在的血管骨架线；基于每个起点所在的血管骨架线，计算所有骨架点的连接关系，进行最短路径计算，通过最短路径生成树结构，得到潜在血管终点。

作为本发明实施例的一个可选实施方式，搜索模块通过如下方式获取主动脉弓内骨架线的平均值作为整个中心线搜索的起点，搜索中心线：搜索模块，具体用于计算所有mask的前景点距离背景的最短距离，得到原始半径矩阵；对于原始半径矩阵进行变换，使得半径越大的点，其cost矩阵值越小，且不同半径之间的cost差异足够大；基于cost矩阵计算从整个中心线搜索的起点至所有血管的所有末端的最短路径，将路径上的cost矩阵值之和最小的路径确定为中心线。

作为本发明实施例的一个可选实施方式，拼接模块通过如下方式对中心线进行拼接：拼接模块，具体用于在孤立中心线的末端计算多尺度切线方向，并计算孤立中心线的末端到最近的主干中心线的距离；当主干中心线出现在末端切线方向的均值附近且距离小于阈值，则确定当前孤立中心线属于主干中心线的分支；将当前孤立中心线拼接至最近的主干中心线。

由此可见，通过本发明实施例提供的基于最大半径搜索的冠脉中心线生成装置，提出中心线全自动搜索的完整流程，全程不需要人为参与；提出基于血管半径的全局搜索方法，可以避免局部最优。由此，本发明基于分割和骨架的初始搜索，从而全自动产生起点和终点；基于血管半径的优化约束，从而要求算法完全沿血管中心前进，无需额外规则或约束；且搜索过程仅依赖分割结果，复杂度低，速度快。

因此，本发明提出通过分割和全局最短路径实现近似全局最优中心线搜索算法，实现速度和准确率的同时提升。相对于现有方案，本产品可全自动获得所有终点，且不需要手动指定起点，同时，本产品以中心线至血管壁距离为优化目标，可确保搜索结果严格沿血管中心前进，实现高可靠预测。另一方面，本产品通过血管走向和距离的分析，实现了阻塞血管的重连接，对于分析病情具有重要意义。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (4)

1.一种基于最大半径搜索的冠脉中心线生成方法，其特征在于，包括：

获取原始CT，对所述原始CT进行血管分割，得到分割结果，其中，所述分割结果包括：主动脉弓及冠脉血管；

提取血管的所有末端；

获取主动脉弓内骨架线的平均值作为整个中心线搜索的起点，搜索中心线；

对所述中心线进行拼接；其中：

所述提取血管的所有末端包括：

对分割mask进行大幅腐蚀，消除血管区域的mask，保留主动脉弓所在区域的少量像素；

再次膨胀，还原所述主动脉弓，分别得到主动脉弓所在区域和其余区域，所述其余区域为血管mask；

将骨架线与所述血管mask取交集，得到血管骨架线；

计算所述血管骨架线与所述主动脉弓的距离，获取所述距离最近的点作为当前血管的起点；

对于所有血管骨架线进行连通域计算，获取每个起点所在的血管骨架线；

基于每个所述起点所在的血管骨架线，计算所有骨架点的连接关系，进行最短路径计算，通过最短路径生成树结构，得到潜在血管终点；

所述获取主动脉弓内骨架线的平均值作为整个中心线搜索的起点，搜索中心线包括：

计算所有mask的前景点距离背景的最短距离，得到原始半径矩阵；

对于所述原始半径矩阵进行变换得到cost矩阵，使得半径越大的点，其cost矩阵值越小，且不同半径之间的cost差异足够大；

基于所述cost矩阵计算从所述整个中心线搜索的起点至所有所述血管的所有末端的最短路径，将路径上的cost矩阵值之和最小的路径确定为所述中心线。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述中心线进行拼接包括：

在孤立中心线的末端计算多尺度切线方向，并计算所述孤立中心线的末端到最近的主干中心线的距离；

当主干中心线出现在末端切线方向的均值附近且距离小于阈值，则确定当前孤立中心线属于主干中心线的分支；

将所述当前孤立中心线拼接至最近的主干中心线。

3.一种基于最大半径搜索的冠脉中心线生成装置，其特征在于，包括：

分割模块，用于获取原始CT，对所述原始CT进行血管分割，得到分割结果，其中，所述分割结果包括：主动脉弓及冠脉血管；

提取模块，用于提取血管的所有末端；

搜索模块，用于获取主动脉弓内骨架线的平均值作为整个中心线搜索的起点，搜索中心线；

拼接模块，用于对所述中心线进行拼接；

其中：

所述提取模块通过如下方式提取血管的所有末端：

所述提取模块，具体用于对分割mask进行大幅腐蚀，消除血管区域的mask，保留主动脉弓所在区域的少量像素；再次膨胀，还原所述主动脉弓，分别得到主动脉弓所在区域和其余区域，所述其余区域为血管mask；将骨架线与所述血管mask取交集，得到血管骨架线；计算所述血管骨架线与所述主动脉弓的距离，获取所述距离最近的点作为当前血管的起点；对于所有血管骨架线进行连通域计算，获取每个起点所在的血管骨架线；基于每个所述起点所在的血管骨架线，计算所有骨架点的连接关系，进行最短路径计算，通过最短路径生成树结构，得到潜在血管终点；

所述搜索模块通过如下方式获取主动脉弓内骨架线的平均值作为整个中心线搜索的起点，搜索中心线：

所述搜索模块，具体用于计算所有mask的前景点距离背景的最短距离，得到原始半径矩阵；对于所述原始半径矩阵进行变换，使得半径越大的点，其cost矩阵值越小，且不同半径之间的cost差异足够大；基于所述cost矩阵计算从所述整个中心线搜索的起点至所有所述血管的所有末端的最短路径，将路径上的cost矩阵值之和最小的路径确定为所述中心线。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述拼接模块通过如下方式对所述中心线进行拼接：

所述拼接模块，具体用于在孤立中心线的末端计算多尺度切线方向，并计算所述孤立中心线的末端到最近的主干中心线的距离；当主干中心线出现在末端切线方向的均值附近且距离小于阈值，则确定当前孤立中心线属于主干中心线的分支；将所述当前孤立中心线拼接至最近的主干中心线。

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