CN112734917B - 医疗数据的三维曲面重建和优化方法、系统及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种医疗数据的三维曲面重建和优化方法、系统及存储介质。方法是从三维点云数据获取中心线存储形成中心线树；遍历获得目标血管路径；处理获得曲面重建的目标轴，各观察视角朝向垂直目标轴；建立各观察视角的投影平面，目标血管路径投影至每一投影平面时，获取投影点，以二分处理方式规划处理投影点的空间距离；对投影点向正负方向辐射，创建曲面样本点，以固定空间顺序将曲面样本点处理，获得曲面重建结果。

Description

医疗数据的三维曲面重建和优化方法、系统及存储介质

技术领域

本发明属工程技术领域的一种医疗数据处理方法、系统及存储介质，涉及针对诸如电子计算机断层扫描（CT）影像，核磁共振影像（MRI）等的数字图像后处理分析，主要涉及针对医疗数据中的三维曲面重建和优化方法、系统及存储介质。

背景技术

在医疗图像数据中，其中比较典型的就是电子计算机断层扫描（CT）影像，核磁共振影像（MRI）等数字图像，诸如胸腔，腹腔，脑部，四肢的病症诊断，基于CT与核磁等的数字图像普遍性的应用与临床诊断的过程中，对此首要的考验就是数字图像呈现的人体组织成像效果。图像质量受限于拍摄设备的精度，目前国内三甲医院普遍性CT分辨率达到512*512的精度，但由于基础拍摄技术发展缓慢，目前在临床应用方面提供给医生观察的数字图像后处理技术中，MPR（三视图技术）与CPR（三维曲面重建）技术得到了大量应用，其中CPR以其独特的在任意曲面内的三维重建技术，被广泛应用于针对血管或细小官腔图像重建技术的应用中。

在传统CPR中，由于发展较早，其受限制于本身的图像分辨率，以及其应用的层面，CPR的效果并不显著，但近年来中国心血管病患率大幅增加，并且医疗后处理软件发展迅猛，针对CPR的技术应用逐渐增多，尤其在血管三维重建中大量应用。目前CPR在细小的血管中，由于血管的弯曲程度比较严重，并且血管体积小，形态狭长，不利于三维重建，非常容易在某些特定区域产生不同程度的伪影。

所以现有技术的一个突出的问题是，如何最大化消除图像的伪影，使得图像取得更好的效果。

发明内容

为了解决背景技术中存在的问题，本发明所提供了一种医疗数据的三维曲面重建和优化方法、系统及存储介质，能够针对细小血管中在血管的弯曲强烈、血管体积小、形态狭长情况下能够实现准确快速有效的三维重建，并且消除了伪影。

本发明采用的技术方案是：

一、一种医疗数据的三维曲面重建和优化方法，包括以下步骤：

1）首先从血管的三维点云数据获取血管的中心线，以树的形式存储形成中心线树；遍历中心线树，输出当前位置所在血管的由血管出口到血管入口之间的唯一路径，并作为曲面重建的目标血管路径；

所述的中心线树中，以中心线上的中心点为节点，每个节点代表了血管上的一个中心点，以根节点为血管的入口，子节点所在血管为是父节点的所在血管的分支。

2）接着处理获得曲面重建的目标轴，目标轴作为目标血管路径下不同观察视角的CPR目标轴，各个观察视角均与目标轴垂直且朝向目标轴；

3）然后建立各个观察视角下各自的投影平面，将目标血管路径投影至每一投影平面时，目标血管路径在投影平面上投影获得投影点，并且以二分处理方式规划处理投影点的空间距离；

4）最后以每一个投影点以投影平面法方向的正负方向辐射，用以创建CPR的曲面样本点，将所有曲面样本点组成的曲面平铺生成最终的曲面重建结果，其形式为二维图片，二维图片的行顺序遵循入口到出口顺序，二维图片的列顺序遵循投影点生成的顺序排列。

所述步骤1）具体为：将血管的三维点云数据进行三维收缩，收缩成若干单联通的散点作为中心线上的中心点，从血管的入口将各个中心点编码，将排列成若干父节点以及子节点组成的结构数组，以血管的入口到血管的出口之间的搜索到长度最长的一条由连续中心点构成的目标血管路径。

所述步骤2）中，曲面重建的目标轴采用以下方式获得：根据目标血管路径所有的中心点及其方向，求出曲面重建总方向，作为曲面重建的目标轴，设置如下：

A₀=normlize(

A_s)

其中，A_s为中心线上的第s个中心点的方向向量，N表示目标血管路径上的中心点的总数，normlize表示三维向量的单位化过程，A₀为目标轴的向量。

所述步骤3）中，具体包括以下步骤：

3.1）根据目标轴，生成多个观察视角下的投影平面，并且将目标血管路径的中心线投影至投影平面，投影平面设置如下：

C₀=corss(A₀,B_s)

其中，A₀为目标轴的向量，B_s为观察视角的方向，C₀为投影平面法方向，corss表示两个向量的叉积；

3.2）将目标血管路径上的中心点全部投影至投影平面，生成所有投影点，然后根据所有投影点的结果，计算投影点间的平均相邻距离，作为平均间距，表示如下：

D_mean=mean(

dist(t_s+1,t_s))

其中，t_s是第s个投影点，dist表示为两个投影点之间的欧式空间距离， D_mean表示投影点的平均间距，N表示投影点的总数；

3.3）计算平均间距后，将所有投影点坐标进行插值，得到加密后的投影点坐标；

3.4）根据加密后的投影点坐标以及投影点的平均间距，使用二分处理方式将相邻投影点之间的间距进行重新规划，使得相邻投影点之间的空间间距趋于相等。

所述步骤3.3）中，按照以下设置的投影点加密后的数量D_cout进行插值：

D_cout=1/(100*Alpha)

其中，D_cout为投影点加密后的数量，Alpha表示二分处理方式容许的最大残差量。

所述步骤3.4）中的二分处理方式，具体为：

3.4.1）设置投影点之间距离的残差量α，将残差量α控制在Alpha以下；

3.4.2）然后，按照投影点的空间顺序，根据投影点加密后的数量D_cout重新排列选择新的投影点，从树结构的根节点开始遍历每一个加密后的投影点作为检查点，判断是否满足重新排列后的投影点条件，具体如下：

其中，Current为当前检查点的状态，dist为当前检查点与上一检查点之间的欧式空间距离；D_mean表示投影点的平均间距，α表示投影点之间距离的残差量；

当欧式空间距离dist与平均间距D_mean的差在±α之间时，当前检查点的状态为通过，保留当前检查点作为投影点；

当欧式空间距离dist与平均间距D_mean的差小于-α时，当前检查点的状态为不通过，删除当前检查点；

当欧式空间距离dist与平均间距D_mean的差大于α时，当前检查点的状态为不确定，删除当前检查点，且按照以下坐标创建一个新点作为投影点：

dichotomy_middle=(CurrentCoord+ CurrentCoord_last)/2

其中，CurrentCoord为当前检查点的坐标，CurrentCoord_last为前一检查点的坐标，dichotomy_middle为新点的坐标。

根据二分处理方式将所有投影点空间等距，并且以无限二分原则逼近残差容限。

所述步骤4）中，路径的投影结果由入口到出口的顺序排列，重新规划投影点后，在每个投影点处，沿投影平面法方向的正负两个方向创建等距的采样点作为曲面样本点，然后在采样点之间以及采样点和投影点之间在原始图像空间中插值，插值后展开的沿目标血管路径的二维展开图，即为三维重建结果。

按照树结构的入口到出口，对投影点及其对应的采样点、插值点进行排序，获得目标血管路径的二维展开图，生成三维重建结果。

二、一种医疗数据的三维曲面重建和优化系统，包括：

三维点云处理模块，对血管的三维点云数据处理获取血管的中心线，以树的形式存储形成中心线树，并且遍历中心线树输出由血管出口到血管入口之间的唯一路径作为曲面重建的目标血管路径；

目标轴建立模块，处理获得曲面重建的目标轴，目标轴作为目标血管路径下不同观察视角的CPR目标轴，各个观察视角均与目标轴垂直且朝向目标轴；

投影处理模块，根据目标轴建立模块获得的目标轴建立各个观察视角下的投影平面，将三维点云处理模块获得的目标血管路径投影至每一投影平面时，目标血管路径在投影平面上投影获得投影点，并且以二分处理方式规划投影点的空间距离；

曲面重建模块，根据投影处理模块的结果以每一个投影点以投影平面法方向向正负方向辐射，用以创建CPR的曲面样本点，以固定的空间顺序将所有曲面样本点进行处理，获得最终的曲面重建结果。

三、一种存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述方法。

四、一种存储介质，其所述计算机程序为对应实现所述方法的指令。

本发明通过血管三维模型的中心线选取唯一路径的目标血管路径计算目标轴，根据目标轴计算曲面重建所需的所有投影点，并且使用二分处理方式优化所有投影点，使得最终的曲面重建效果最大限度体现出血管的本身特征，消除伪影，提高准确性。

本发明对图像处理流程进行了改进，使得曲面重建取得更好的效果；且以应用角度出发，设计了二分处理方式进行投影规划，提高了图像处理效率，使得计算更高效。

本发明的有益效果是：

技术的先进性：本发明提出的方法针对现有技术而言，有如下两个技术先进性，第一是将空间三维分散的中心点等距技术通过二分处理方式将其约束为一个局部线性逼近问题，其避免了大量的数据分析处理过程。通过直接提供大量的可选择点以及计算机运算完成了一个复杂的问题，极大地提升了效率，此方法将曲面重建效果大大提升，去除大量图像伪影。

计算速度：本发明通过输入不同的最大残差量可以控制计算精度及计算速度，精 度数量级要求每提高10倍，计算时间随之线性增长，也即时间复杂度为

。计算效率 稳定。

附图说明

图1是本发明方法的图像预处理总流程图；

图2是实施例的冠状动脉血管的中心线树示意图；

图3是实施例的当前目标血管路径示意图；

图4是实施例的目标轴示意图；

图5是实施例的中心线，投影平面以及投影点的三种视角预览示意图；

图5的（a）表示投影平面与投影点关系的-30度视角预览示意图；

图5的（b）表示投影平面与投影点关系的平行视角预览示意图；

图5的（c）表示投影平面与投影点关系的30度视角预览示意图；

图6是实施例的投影点规划结果示意图；

图6的（a）表示投影平面与投影点关系的30度视角预览示意图；

图6的（b）表示（a）中矩形框放大图原始血管路径及其投影点示意图；

图6的（c）表示（a）中矩形框放大图重新规划后的血管路径及其投影点示意图；

图7是实施例的投影点规划结果细节示意图；

图7的（a）表示原始血管路径及其投影点示意图；

图7的（b）表示重新规划后的血管路径及其投影点示意图；

图8是实施例的曲面重建结果大块伪影对比效果图；

图8的（a）表示使用原始投影点生成最终的曲面重建结果示意图；

图8的（b）表示使用重新规划后的投影点生成最终的曲面重建结果示意图；

图9是实施例的曲面重建结果局部小范围伪影对比效果图；

图9的（a）表示使用原始投影点生成最终的曲面重建结果示意图；

图9的（b）表示使用重新规划后的投影点生成最终的曲面重建结果示意图。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细说明。

本发明的实施例及其实施过程如下：

1、获取血管中心线树结构；

首先从血管的三维点云数据获取血管的中心线，以树的形式存储，形成中心线树，形式如图2所示。其中图2中所有散点为中心点，组成的线则是冠状动脉血管中心线树结构，图中左边冠脉上一亮点为曲面重建观察点。

具体实施中，以曲面重建观察点位置遍历中心线树，获取当前目标血管路径也即当前冠脉唯一路径，如图3所示，其中高亮的部分则为当前目标血管路径。

将冠状动脉血管的三维点云数据进行三维收缩，收缩成若干单联通的散点作为中心线上的中心点，从冠状动脉血管的左冠右冠入口将各个中心点编码，将排列成若干父节点以及子节点组成的结构数组，以血管的左冠右冠入口到血管的出口之间的搜索到长度最长的一条由连续中心点构成的目标血管路径。

预设标记曲面重建观察点，根据该中心线树结构数组和曲面重建观察点，搜索当前目标血管路径，其中储存当前目标血管路径下的所有中心点位置及其方向。

2、计算曲面重建目标轴

根据目标血管路径所有的中心点及其方向，求出CPR曲面重建总方向，作为CPR曲面重建的目标轴，使得所有中心点的总方向为CPR曲面重建的目标轴方向，设置如下：

A₀=normlize(

A_s)

其中，A_s为中心线上的第s个中心点的方向向量，N表示目标血管路径上的中心点的总数，normlize表示三维向量的单位化过程，A₀为目标轴的向量。

由此，根据当前目标血管路径所有的中心点及其方向，求出CPR曲面重建总方向，该总方向即CPR曲面重建的目标轴，该目标轴形式如图4所示。

3、计算投影点以及投影点优化

3.1）根据目标轴，生成多个观察视角下的投影平面，并且将目标血管路径的中心线投影至投影平面，投影平面设置如下：

C₀=corss(A₀,B_s)

其中，A₀为目标轴的向量，B_s为观察视角的方向，均为三维向量形式，C₀为投影平面法方向，corss表示两个向量的叉积，即投影平面法方向C₀和观察视角的方向之间的叉积；

3.2）将目标血管路径上的中心点全部投影至投影平面，生成所有投影点，如图1所示，然后根据所有投影点的结果，计算投影点间的平均相邻距离，作为平均间距，表示如下：

D_mean=mean(

dist(t_s+1,t_s))

其中，t_s是第s个投影点，dist表示为两个投影点之间的欧式空间距离，mean表示求平均值，D_mean表示投影点的平均间距，N表示投影点的总数，和目标血管路径上的中心点的总数相同；

3.3）计算平均间距后，将所有投影点坐标进行插值，得到加密后的投影点坐标；具体按照以下设置的投影点加密后的数量D_cout进行插值：

D_cout=1/(100*Alpha)

其中，D_cout为投影点加密后的数量，Alpha表示二分处理方式容许的最大残差量，即重新规划后的投影点的间距小于Alpha个像素单位。

3.4）根据加密后的投影点坐标以及投影点的平均间距，使用二分处理方式将相邻投影点之间的间距进行重新规划，由参数控制残差量使得相邻投影点之间的空间间距趋于相等。

使用二分处理方式将相邻投影点之间的间距进行重新规划，具体为：

3.4.1）设置投影点之间距离的残差量α，将残差量α控制在Alpha以下；

3.4.2）然后，按照投影点的空间顺序，即按照投影点对应的血管入口到血管出口顺序，根据投影点加密后的数量D_cout重新排列选择新的投影点，从树结构的根节点开始遍历每一个加密后的投影点作为检查点，判断是否满足重新排列后的投影点条件，具体如下：

其中，Current为当前检查点的状态，dist为当前检查点与上一检查点之间的欧式空间距离（即直线距离）；D_mean表示投影点的平均间距，α表示投影点之间距离的残差量；

当欧式空间距离dist与平均间距D_mean的差在±α之间时，当前检查点的状态为通过，保留当前检查点作为投影点；

当欧式空间距离dist与平均间距D_mean的差小于-α时，当前检查点的状态为不通过，删除当前检查点；

当欧式空间距离dist与平均间距D_mean的差大于α时，当前检查点的状态为不确定，删除当前检查点，且按照以下坐标创建一个新点作为投影点：

dichotomy_middle=(CurrentCoord+ CurrentCoord_last)/2

其中，CurrentCoord为当前检查点的坐标（三维坐标），CurrentCoord_last为前一检查点的坐标，dichotomy_middle为新点的坐标，求为当前检查点与上一检查点的中点，即二分结果。

由此根据当前目标血管路径以及目标轴，计算得出投影点坐标，并且根据本发明方法将投影点空间重新排列，得到规范后的投影点，如图5所示，图5中表示了当前路径中心线以及其在某一个投影平面下的投影点，以及它们之间的空间关系，分为三个视角表示，分别为图5的（a）、（b）、（c）。

在投影后，可以观察到所有投影点的细节，如图6所示，图6的（a）中框内位置原始投影结果如图6的（b）所示，经过二分处理重新规划后的结果如图6的（c）所示，可以注意到在重新规划后的结果中，实现了投影点的空间等距，细节如图7所示，图7的（a）为所有原始投影点，图7的（b）为规划后的投影点，可以看出空间中重新规划等距的效果。

4、生成曲面重建结果

根据投影点，由路径的投影结果由入口到出口的顺序排列，重新规划投影点后，在每个投影点处，沿投影平面法方向的正负两个方向创建等距的采样点作为曲面样本点，然后在采样点之间以及采样点和投影点之间在原始图像空间中插值，插值后展开的沿目标血管路径的二维展开图，即为三维重建结果，如图8、图9所示。

如图8、图9中所示，冠状动脉曲面展开示意图中，图8中的（a）和图9中的（a）均为原始投影点，图中矩形框内可以看到严重的伪影，图8中的（b）和图9中的（b）均为重新规划投影点，消除了伪影，在钙化斑块处可以更加清晰地显示其冠脉真实的粗细程度。

至此，全部曲面重建的工作完成，通过二分处理方式，令投影点重新规划，达到快速的空间散点等距目标，使得最终曲面重建结果符合真实距离关系，并且最大程度消除伪影。并且在计算机程序中通过预设参数控制误差数量级，并且以数值计算代替数学分析过程，使得计算速度大大加快，保证其应用实用价值。

具体实施中还设置了三维点云处理模块、目标轴建立模块、投影处理模块以及曲面重建模块进行软件程序的实施，以便更高效准确快速地完成血管三维医疗数据的处理。

三维点云处理模块，对血管的三维点云数据处理获取血管的中心线，以树的形式存储形成中心线树，并且遍历中心线树输出由血管出口到血管入口之间的唯一路径作为曲面重建的目标血管路径；

目标轴建立模块，处理获得曲面重建的目标轴，目标轴作为目标血管路径下不同观察视角的CPR目标轴，各个观察视角均与目标轴垂直且朝向目标轴；

投影处理模块，根据目标轴建立模块获得的目标轴建立各个观察视角下的投影平面，将三维点云处理模块获得的目标血管路径投影至每一投影平面时，目标血管路径在投影平面上投影获得投影点，并且以二分处理方式规划投影点的空间距离；

曲面重建模块，根据投影处理模块的结果以每一个投影点以投影平面法方向向正负方向辐射，用以创建CPR的曲面样本点，以固定的空间顺序将所有曲面样本点进行处理，获得最终的曲面重建结果。

Claims (5)

1.一种医疗数据的三维曲面重建和优化方法，其特征在于包括以下步骤：

1）从血管的三维点云数据获取血管的中心线，存储形成中心线树；遍历中心线树，输出曲面重建的目标血管路径；

所述步骤1）具体为：将血管的三维点云数据进行三维收缩，收缩成若干单联通的散点作为中心线上的中心点，从血管的入口将各个中心点编码，将排列成若干父节点以及子节点组成的结构数组，以血管的入口到血管的出口之间的搜索到长度最长的一条由连续中心点构成的目标血管路径；

2）处理获得曲面重建的目标轴，目标轴作为目标血管路径下不同观察视角的目标轴；

所述步骤2）中，曲面重建的目标轴采用以下方式获得：根据目标血管路径所有的中心点及其方向，求出曲面重建总方向，作为曲面重建的目标轴；

3）建立各个观察视角下的投影平面，目标血管路径投影至每一投影平面后获得投影点，并且以二分处理方式规划处理投影点的空间距离；

所述步骤3）中，具体包括以下步骤：

3.1）根据目标轴，生成多个观察视角下的投影平面，并且将目标血管路径的中心线投影至投影平面；

3.2）将目标血管路径上的中心点全部投影至投影平面，生成所有投影点，然后根据所有投影点的结果，计算投影点间的平均相邻距离，作为平均间距；

3.3）计算平均间距后，将所有投影点坐标进行插值，得到加密后的投影点坐标；

3.4）根据加密后的投影点坐标以及投影点的平均间距，使用二分处理方式将相邻投影点之间的间距进行重新规划，使得相邻投影点之间的空间间距趋于相等；

所述步骤3.4）中的二分处理方式，具体为：

3.4.1）设置投影点之间距离的残差量α；

3.4.2）然后，按照投影点的空间顺序，根据投影点加密后的数量D_cout重新排列选择新的投影点，从树结构的根节点开始遍历每一个加密后的投影点作为检查点，判断是否满足重新排列后的投影点条件，具体如下：

其中，Current为当前检查点的状态，dist为当前检查点与上一检查点之间的欧式空间距离；D_mean表示投影点的平均间距，α表示投影点之间距离的残差量；

当欧式空间距离dist与平均间距D_mean的差在±α之间时，当前检查点的状态为通过true，保留当前检查点作为投影点；

当欧式空间距离dist与平均间距D_mean的差小于-α时，当前检查点的状态为不通过false，删除当前检查点；

当欧式空间距离dist与平均间距D_mean的差大于α时，当前检查点的状态为不确定dichotomy，删除当前检查点，且按照以下坐标创建一个新点作为投影点：

dichotomy_middle=(CurrentCoord+ CurrentCoord_last)/2

其中，CurrentCoord为当前检查点的坐标，CurrentCoord_last为前一检查点的坐标，dichotomy_middle为新点的坐标；

4）以每一个投影点以投影平面法方向的正负方向辐射，创建曲面样本点，将所有曲面样本点组成的曲面平铺生成最终的曲面重建结果；

所述步骤4）中，路径的投影结果由入口到出口的顺序排列，重新规划投影点后，在每个投影点处，沿投影平面法方向的正负两个方向创建等距的采样点作为曲面样本点，然后在采样点之间以及采样点和投影点之间在原始图像空间中插值，插值后展开的沿目标血管路径的二维展开图，即为三维重建结果。

2.根据权利要求1所述的一种医疗数据的三维曲面重建和优化方法，其特征在于：所述步骤3.3）中，按照以下设置的投影点加密后的数量D_cout进行插值：

D_cout=1/(100*Alpha)

其中，D_cout为投影点加密后的数量，Alpha表示容许的最大残差量。

3.应用于权利要求1~2任一所述方法的一种医疗数据的三维曲面重建和优化系统，其特征在于包括：

三维点云处理模块，从血管的三维点云数据获取血管的中心线，存储形成中心线树；遍历中心线树，输出曲面重建的目标血管路径；

目标轴建立模块，处理获得曲面重建的目标轴，目标轴作为目标血管路径下不同观察视角的目标轴；

投影处理模块，建立各个观察视角下的投影平面，目标血管路径投影至每一投影平面后获得投影点，并且以二分处理方式规划处理投影点的空间距离；

曲面重建模块，以每一个投影点以投影平面法方向的正负方向辐射，创建曲面样本点，将所有曲面样本点组成的曲面平铺生成最终的曲面重建结果。

4.一种存储介质，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权利要求1~2任一所述的方法。

5.根据权利要求4所述的一种存储介质，其特征在于，其中所述的计算机程序为对应实现权利要求1~2任一所述方法的指令。

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