CN113782202A - 一种基于主动脉瓣根部的虚拟瓣环平面夹角的横位心风险评估方法 - Google Patents

一种基于主动脉瓣根部的虚拟瓣环平面夹角的横位心风险评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于主动脉瓣根部的虚拟瓣环平面夹角的横位心风险评估方法，包括：基于三维医学图像提取主动脉瓣根部三个窦的窦底坐标；由三个窦的窦底坐标确定虚拟瓣环平面，提取虚拟瓣环平面法向量；计算虚拟瓣环平面与水平面的夹角θ；通过夹角θ评估横位心风险。本发明的技术方案用于自动计算虚拟瓣环平面夹角并基于计算结果提示横位心风险，方便术者在术前更好、更全面地进行手术评估，以便调整、选择合适的手术策略，从而帮助医生更好地开展经导管主动脉瓣置换术。

Description

一种基于主动脉瓣根部的虚拟瓣环平面夹角的横位心风险评 估方法
技术领域
本发明属于医学图像处理技术领域，具体涉及一种基于主动脉瓣根部的虚拟瓣环平面夹角的横位心风险评估方法。
背景技术
经导管主动脉瓣置换术(Transcatheter Aortic Valve Replacement,TAVR)是一种全新的微创瓣膜置换手术，在X线透视下通过介入导管将生物瓣膜送入主动脉瓣口，瓣膜到位后形成人工生物瓣，替代损坏的瓣膜。这种术式不需要开胸、心脏停跳及体外循环等传统外科心脏瓣膜置换手术过程。
手术过程中，是否能将生物瓣膜输送到合适的位置，将很大程度上决定手术是否成功。而横位心(在冠状面上测量得到的虚拟瓣环平面与水平线夹角较大)的存在大大增加了生物瓣膜的输送难度，甚至可能影响术者输送策略的选择。
横位心患者并不少见，但通常情况下需要术者通过经验评估并借助医学图像软件通过复杂的手动交互来确定主动脉成角来推断患者横位心风险。这既要求医生有较高的软件操作经验，并且需要花费不少时间，因此需要一种能够自动评估横位心风险的方法，既能帮助医生做好术前评估，又能大大减少术者操作的时间。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术存在的不足，提供一种基于主动脉瓣根部的虚拟瓣环平面夹角的横位心风险评估方法，包括：
步骤1：获取主动脉瓣及相关组织的三维医学图像数据；
步骤2：提取主动脉瓣三个窦的窦底坐标，并表示为：左冠窦窦底坐标LCC(x，y，z)，右冠窦窦底坐标RCC(x，y，z)，无冠窦窦底坐标NCC(x，y，z)；
步骤3：所述三个窦底组成虚拟瓣环平面，计算所述虚拟瓣环平面与水平面的夹角θ；
步骤4：横位心风险评估。
进一步地，所述三维医学图像数据可为任意类型的包含人体主动脉瓣信息的医学图像数据。
进一步地，所述提取主动脉瓣窦底坐标可通过自动提取算法获取，或者通过手动选取。
进一步地，步骤3中的虚拟瓣环平面夹角θ的计算方法为：
a.由左窦窦底坐标和右窦窦底坐标确定一个向量n2：
n2＝RCC-LCC
n2x＝RCCx-LCCx
n2y＝RCCy-LCCy
n2z＝RCCz-LCCz
b.由左窦窦底坐标和无窦窦底坐标确定一个向量n3：
n3＝NCC-LCC
n3x＝NCCx-LCCx
n3y＝NCCy--LCCy
n3z＝NCCz-LCCz
c.确定所述虚拟瓣环平面法向量为n1(A，B，C)：
n1＝n2×n3
A＝n2y*n3z-n3y*n2z
B＝-(n2x*n3z-n3x*n2z)
C＝n2x*n3y-n3x*n2y
d.确定所述虚拟瓣环平面与水平面夹角θ，水平面法向量为n4(0，0，1)：
Figure BDA0003239384160000031
Figure BDA0003239384160000032
Figure BDA0003239384160000033
进一步地，步骤4中所述的横位心风险评估为：
a.当50°＜θ≤60°时，提示为轻度横位心；
b.当60°＜θ≤70°时，提示为中度横位心；
c.当70°＜θ≤80°时，提示为重度横位心；
d.当θ＞80°时，提示为极重度横位心。
本发明的技术效果：
本发明的技术方案用于自动计算虚拟瓣环平面与水平面的夹角并根据计算结果提示横位心风险，方便术者在术前更好、更全面地进行手术评估，以便调整、选择合适的手术策略，从而帮助医生更好地开展经导管主动脉瓣置换术。
附图说明
图1本发明的基于主动脉瓣根部的虚拟瓣环平面夹角的横位心风险评估方法流程示意图；
图2本发明的实施例中的虚拟瓣环平面与水平面的夹角示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。此外，应理解，在阅读了本发明所公开的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本发明所限定的保护范围之内。
如图1所示，本发明的基于主动脉瓣根部的虚拟瓣环平面夹角的横位心风险评估方法包括以下4个步骤：
步骤1：获取主动脉瓣及相关组织的三维医学图像数据。具体来说，上述三维医学图像数据应包含人体主动脉瓣根部信息，可为任意医学图像数据类型，例如CT、MRI或US等模态。
步骤2：提取主动脉瓣三个窦的窦底坐标。具体地，上述提取主动脉瓣三个窦的窦底坐标的方法可为自动提取算法获取，或者通过手动选取。自动提取算法可为机器学习方法，也可为分水岭算法等传统图像处理算法，手动提取方法可通过三维图像浏览工具，利用多平面重建(MPR)功能，通过手动选择提取三个窦的窦底坐标。将三个窦底坐标表示为：左冠窦窦底坐标LCC(x，y，z)，右冠窦窦底坐标RCC(x，y，z)，无冠窦窦底坐标NCC(x，y，z)。
步骤3：如图2所示，所述三个窦底组成虚拟瓣环平面，计算虚拟瓣环平面和水平面之间的夹角θ，具体方法为：
a.由左窦窦底坐标和右窦窦底坐标确定一个向量n2：
n2＝RCC-LCC
n2x＝RCCx-LCCx
n2y＝RCCy-LCCy
n2z＝RCCz-LCCz
b.由左窦窦底坐标和无窦窦底坐标确定一个向量n3：
n3＝NCC-LCC
n3x＝NCCx-LCCx
n3y＝NCCy-LCCy
n3z＝NCCz-LCCz
c.确定所述虚拟瓣环平面法向量为n1(A，B，C)：
n1＝n2×n3
A＝n2y*n3z-n3y*n2z
B＝-(n2x*n3z-n3x*n2z)
C＝n2x*n3y-n3x*n2y
d.确定所述虚拟瓣环平面与水平面夹角θ，水平面法向量为n4(0，0，1)：
Figure BDA0003239384160000051
Figure BDA0003239384160000052
Figure BDA0003239384160000053
步骤4：横位心风险评估，具体方案为：
a.当50°＜θ≤60°时，提示为轻度横位心；
b.当60°＜θ≤70°时，提示为中度横位心；
c.当70°＜θ≤80°时，提示为重度横位心；
d.当θ＞80°时，提示为极重度横位心。
以上对本发明的实施方式进行了说明。但是，本发明不限定于上述实施方式。凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于主动脉瓣根部的虚拟瓣环平面夹角的横位心风险评估方法，其特征在于，包括：
步骤1：获取主动脉瓣及相关组织的三维医学图像数据；
步骤2：提取主动脉瓣三个窦的窦底坐标，并表示为：左冠窦窦底坐标LCC(x，y，z)，右冠窦窦底坐标RCC(x，y，z)，无冠窦窦底坐标NCC(x，y，z)；
步骤3：所述三个窦底组成虚拟瓣环平面，计算所述虚拟瓣环平面与水平面的夹角θ；
步骤4：横位心风险评估。
2.根据权利要求1所述的基于主动脉瓣根部的虚拟瓣环平面夹角的横位心风险评估方法，其特征在于，步骤3中的虚拟瓣环平面夹角θ的计算方法为：
a.由左窦窦底坐标和右窦窦底坐标确定一个向量n2：
n2＝RCC-LCC；
n2x＝RCCx-LCCx；
n2y＝RCCy-LCCy；
n2z＝RCCz-LCCz；
b.由左窦窦底坐标和无窦窦底坐标确定一个向量n3：
n3＝NCC--LCC；
n3x＝NCCx-LCCx；
n3y＝NCCy-LCCy；
n3z＝NCCz-LCCz；
c.确定所述虚拟瓣环平面法向量为n1(A，B，C)：
n1＝n2×n3；
A＝n2y*n3z-n3y*n2z；
B＝-(n2x*n3z-n3x*n2z)；
C＝n2x*n3y-n3x*n2y；
d.确定所述虚拟瓣环平面与水平面夹角θ，水平面法向量为n4(0，0，1)：
Figure FDA0003239384150000021
Figure FDA0003239384150000022
Figure FDA0003239384150000023
3.根据权利要求1或2所述的基于主动脉瓣根部的虚拟瓣环平面夹角的横位心风险评估方法，其特征在于，所述三维医学图像数据可为任意类型的包含人体主动脉瓣信息的医学图像数据。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的基于主动脉瓣根部的虚拟瓣环平面夹角的横位心风险评估方法，其特征在于，所述提取主动脉瓣窦底坐标可通过自动提取算法获取，或者通过手动选取。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的基于主动脉瓣根部的虚拟瓣环平面夹角的横位心风险评估方法，其特征在于，步骤4中所述的横位心风险评估为：
a.当50°＜θ≤60°时，提示为轻度横位心；
b.当60°＜θ≤70°时，提示为中度横位心；
c.当70°＜θ≤80°时，提示为重度横位心；
d.当θ＞80°时，提示为极重度横位心。
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