WO2021092997A1 - 获取血管狭窄病变区间及三维合成方法、装置和系统 - Google Patents

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WO2021092997A1
WO2021092997A1 PCT/CN2019/120099 CN2019120099W WO2021092997A1 WO 2021092997 A1 WO2021092997 A1 WO 2021092997A1 CN 2019120099 W CN2019120099 W CN 2019120099W WO 2021092997 A1 WO2021092997 A1 WO 2021092997A1
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image
skeleton
stenosis
dimensional
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曹文斌
王之元
吴心娱
王鹏
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苏州润迈德医疗科技有限公司
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    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30101—Blood vessel; Artery; Vein; Vascular

Definitions

  • the present invention relates to the technical field of coronary artery medicine, in particular to a method, a device, a coronary artery analysis system and a computer storage medium for accurately obtaining the vascular stenosis lesion zone and the three-dimensional blood vessel synthesis method.
  • cardiovascular disease has become the "number one killer" of human health.
  • hemodynamics to analyze the physiology and pathological behavior of cardiovascular diseases has also become a very important means for the diagnosis of cardiovascular diseases.
  • FFR fractional flow reserve
  • the prior art uses the two-dimensional coronary angiography images taken by the doctor to artificially determine the stenosis lesion area and the severity of the stenosis based on experience; therefore, the stenosis lesion determination in the prior art There is subjectivity and has a great relationship with the doctor's experience, and the results of the judgment are inaccurate and unstable.
  • the present invention provides a method, a device, a coronary artery analysis system and a computer storage medium for accurately obtaining the vascular stenosis lesion interval and three-dimensional blood vessel, so as to solve the subjectivity of the judgment of stenosis lesion in the prior art and the experience of doctors There are problems of inaccuracy and instability in the judgment result.
  • the present application provides a method for accurately obtaining the vascular stenosis lesion zone, which is characterized in that it includes:
  • the method for reading a set of two-dimensional coronary angiography images of at least two positions includes:
  • the two-dimensional coronary angiography image group of at least two positions is read through the storage device.
  • the above-mentioned method for accurately acquiring the vascular stenosis lesion area, after the reading the two-dimensional coronary angiography image group of at least two positions, before the extracting the blood vessel skeleton further includes:
  • the two-dimensional coronary artery angiography image that meets the above requirements needs to be reselected as the image to be processed.
  • the method for extracting the vascular skeleton includes:
  • the morphological processing method is used to corrode the detected tubular structure of the blood vessel, and the skeleton structure of the blood vessel is extracted.
  • the method for acquiring a blood vessel segment of interest includes:
  • the method for extracting the centerline of the blood vessel includes:
  • the blood vessel centerline of the blood vessel segment of interest between the first and last points is extracted.
  • the method for extracting the blood vessel centerline of the blood vessel segment of interest between the first and last points along the blood vessel skeleton further includes:
  • the blood vessel centerline is regenerated along the blood vessel skeleton.
  • the method for extracting the contour line of the blood vessel includes:
  • the method for acquiring geometric structure information of the blood vessel segment includes:
  • the method for acquiring the stenosis point and the stenosis lesion area of the blood vessel segment of interest includes:
  • this application provides a method for synthesizing three-dimensional blood vessels, including:
  • the two-dimensional coronary angiography images of at least two body positions from which the centerline and contour line of the blood vessel are extracted are projected on a three-dimensional plane to synthesize a three-dimensional blood vessel.
  • the above-mentioned three-dimensional blood vessel synthesis method obtains the centerline of the three-dimensional blood vessel, repeats the above-mentioned method of accurately obtaining the vascular stenosis lesion area, and reacquires the stenosis lesion area and the stenosis point of the blood vessel segment of interest.
  • the present application provides a device for accurately acquiring the vascular stenosis lesion area, which is used in the above-mentioned method for accurately acquiring the vascular stenosis lesion area, including: an image reading unit, a blood vessel skeleton extraction unit, a blood vessel segment extraction unit, and a center Line extraction unit, contour line extraction unit, geometric information acquisition unit, stenosis lesion area acquisition unit, and stenosis point acquisition unit; the image reading unit is connected to the blood vessel skeleton extraction unit, and the blood vessel skeleton extraction unit is connected to the blood vessel
  • the segment extraction unit, the center line extraction unit, and the contour line extraction unit are connected; the image reading unit, the center line extraction unit, and the contour line extraction unit are all connected to the geometric information acquisition unit; the narrow lesion interval acquisition unit Connected with the geometric information acquiring unit and the narrow point acquiring unit;
  • the image reading unit is used to read a set of two-dimensional coronary angiography images in at least two positions;
  • the blood vessel skeleton extraction unit is configured to receive the coronary two-dimensional angiography image sent by the image reading unit, and extract the blood vessel skeleton in the image;
  • the blood vessel segment extraction unit is configured to receive the blood vessel skeleton of the blood vessel skeleton extraction unit to obtain the blood vessel segment of interest;
  • the centerline extraction unit is configured to receive the blood vessel skeleton of the blood vessel skeleton extraction unit, and extract the centerline of the blood vessel segment of interest according to the blood vessel skeleton;
  • the contour line extraction unit is configured to receive the blood vessel skeleton of the blood vessel skeleton extraction unit, and extract the contour line of the blood vessel segment of interest according to the blood vessel skeleton;
  • the geometric information acquisition unit is configured to receive a two-dimensional coronary angiography image of the image reading unit, receive the center line of the center line extraction unit, receive the contour line of the contour line extraction unit, and obtain the blood vessel The geometric structure information of the segment;
  • the stenosis lesion interval acquiring unit is used to acquire the stenosis lesion interval of the blood vessel segment of interest;
  • the stenosis point acquiring unit is used to acquire the stenosis point in the stenosis lesion area.
  • the image reading unit includes: an image reading module and an image screening module, the image screening module and the image reading module, the blood vessel skeleton extraction The unit and the geometric information acquiring unit are connected;
  • the image reading module is used to directly read the coronary two-dimensional angiography image group of at least two body positions from the angiography image shooting device or the hospital platform in a wireless or wired manner; or to read at least two body positions through a storage device Two-dimensional coronary angiography image group;
  • the image screening module is used to select at least one clear image from the N two-dimensional coronary angiography images of each group; each clear image needs to clearly capture the stenosis lesion area; if the selected image If the stenosis lesion area is unclear or/and unclearly photographed, the two-dimensional coronary angiography image that meets the above requirements needs to be reselected as the image to be processed.
  • the blood vessel skeleton extraction unit includes: a blood vessel monitoring module and a blood vessel skeleton extraction module; the blood vessel monitoring module is connected to the image screening module and the skeleton extraction module ;
  • the blood vessel monitoring module is configured to receive the image to be processed sent by the image screening module, and use the Hessian matrix to detect the tubular structure of the blood vessel in the image to be processed;
  • the blood vessel skeleton extraction module is used to corrode the detected tubular structure of the blood vessel by using a morphological processing method to extract the skeleton structure of the blood vessel.
  • the present application provides a coronary artery analysis system, including: the above-mentioned device for accurately acquiring the vascular stenosis lesion interval.
  • the present application provides a computer storage medium.
  • a computer program is executed by a processor, the above-mentioned method for obtaining the average blood flow at the coronary artery exit within a cardiac cycle is realized.
  • This application provides a method for accurately obtaining the vascular stenosis lesion area by reading at least two positions of coronary two-dimensional angiography image sets; extracting the vascular skeleton, center line and contour line; and then obtaining the stenosis lesion area according to the geometric structure information, without
  • the doctor artificially judges the stenosis based on experience, and the acquisition method is more accurate, which solves the problem that the judgment of stenosis in the prior art is subjective and has a great relationship with the doctor's experience, and the judgment result is inaccurate and unstable.
  • FIG. 1 is a flowchart of the method for accurately obtaining the vascular stenosis lesion area of the application
  • FIG. 2 is a flowchart of S100 of this application.
  • FIG. 3 is a flowchart of S200 of the application.
  • FIG. 4 is a flowchart of S300 of the application.
  • FIG. 5 is a flow chart of S400 of this application.
  • FIG. 6 is a flowchart of the method for extracting the centerline of the blood vessel in S420 of this application.
  • FIG. 7 is a flowchart of the method for extracting contour lines of blood vessels in S420 of this application.
  • Fig. 8 is a flowchart of S500 of the application.
  • Fig. 9 is a flowchart of S600 of this application.
  • FIG. 10 is a flowchart of the applied method for synthesizing three-dimensional blood vessels
  • FIG. 11 is a structural block diagram of an embodiment of an apparatus for accurately acquiring a vascular stenosis lesion area of the present application
  • FIG. 12 is a structural block diagram of another embodiment of an apparatus for accurately acquiring a vascular stenosis lesion area of this application;
  • Image reading unit 100 image reading module 110, image screening module 120, blood vessel skeleton extraction unit 200, blood vessel monitoring module 210, blood vessel skeleton extraction module 220, blood vessel segment extraction unit 300, center line extraction unit 400, shortest path module 410 , Add seed point module 420, center line extraction module 430, contour line extraction unit 500, graphics processing module 510, primary extraction module 520, accuracy check module 530, adjustment module 540, contour line generation module 550, geometric information acquisition unit 600 , Body position information acquisition unit 610, center length acquisition unit 620, blood vessel segment diameter D acquisition unit 630, curve generation unit 640, stenosis lesion section acquisition unit 700, stenosis point acquisition unit 800, and three-dimensional blood vessel synthesis unit 900.
  • FFR fractional flow reserve
  • the prior art uses the two-dimensional coronary angiography images taken by the doctor to artificially determine the stenosis lesion area and the severity of the stenosis based on experience; therefore, the stenosis lesion determination in the prior art There is subjectivity and has a great relationship with the doctor's experience, and the results of the judgment are inaccurate and unstable.
  • the present application provides a method for accurately obtaining the vascular stenosis lesion area, which includes:
  • S600 Obtain the stenosis lesion area and the stenosis point of the blood vessel segment of interest.
  • This application provides a method for accurately obtaining the vascular stenosis lesion area by reading at least two positions of coronary two-dimensional angiography image sets; extracting the vascular skeleton, center line and contour line; and then obtaining the stenosis lesion area according to the geometric structure information, without
  • the doctor artificially judges the stenosis based on experience, and the acquisition method is more accurate, which solves the problem that the judgment of stenosis in the prior art is subjective and has a great relationship with the doctor's experience, and the judgment result is inaccurate and unstable.
  • S100 includes:
  • the two-dimensional coronary angiography image group of at least two positions is read through the storage device.
  • the method further includes:
  • S110 Select at least one clear image from N two-dimensional coronary angiography images in each group;
  • S200 includes:
  • S220 Use a morphological processing method to corrode the detected tubular structure of the blood vessel, and extract the skeleton structure of the blood vessel.
  • S300 includes:
  • the method for extracting the centerline of a blood vessel in S400 includes:
  • S420 further includes:
  • the method for extracting the contour line of the blood vessel in S400 includes:
  • S500 includes:
  • S530 Calculate the distances from the N points on the center line to the closest point on the contour line, and obtain N diameters D of the blood vessel segment;
  • S600 includes:
  • S630 Pick up the smallest diameter point A of the smooth curve formed by the center line L-diameter D in the stenosis lesion area, where the point A is the stenosis point of the blood vessel segment.
  • the present application provides a method for synthesizing three-dimensional blood vessels, including:
  • S800 According to the angle value of the body position, project the two-dimensional coronary angiography images of the at least two body positions from which the center line and contour line of the blood vessel are extracted on a three-dimensional plane to synthesize a three-dimensional blood vessel.
  • an embodiment of the present application further includes: S900, obtaining the centerline of the three-dimensional blood vessel, repeating the above-mentioned method of accurately obtaining the vascular stenosis lesion area, and re-obtaining the stenosis lesion area and the stenosis of the blood vessel segment of interest point.
  • the present application provides a device for accurately acquiring a vascular stenosis lesion area, which is used in the above-mentioned method for accurately acquiring a vascular stenosis lesion area, including: an image reading unit 100, a blood vessel skeleton extraction unit 200, and a blood vessel segment
  • the image reading unit 100 is connected to the blood vessel skeleton extraction unit 200, and the blood vessel skeleton
  • the extraction unit 200 is connected to the blood vessel segment extraction unit 300, the center line extraction unit 400, and the contour line extraction unit 500;
  • the image reading unit 100, the center line extraction unit 400, and the contour line extraction unit 500 are all connected to the geometric information acquisition unit 600;
  • the lesion section acquiring unit 700 is connected to the geometric information acquiring unit 600 and the stenos
  • the image reading unit 100 includes: an image reading module 110 and an image screening module 120, the image screening module 120 and the image reading module 110, a blood vessel skeleton extraction unit 200, and a geometric The information acquisition unit 600 is connected; the image reading module 110 is used to directly read the coronary two-dimensional angiography image group of at least two positions from the radiography image capturing device or the hospital platform in a wireless or wired manner; or read through a storage device Take at least two sets of two-dimensional coronary angiography images; the image screening module 120 is used to select at least one clear image from the N two-dimensional coronary angiography images in each group; each clear image needs to be clearly captured If the selected image is unclear or/and the stenosis lesion area is not clearly captured, the two-dimensional coronary angiography image that meets the above requirements needs to be reselected as the image to be processed.
  • the blood vessel skeleton extraction unit 200 includes: a blood vessel monitoring module 210 and a blood vessel skeleton extraction module 220; the blood vessel monitoring module 210 is connected to the image screening module 120 and the blood vessel skeleton extraction module 220; and blood vessels
  • the monitoring module 210 is used to receive the to-be-processed image sent by the image screening module 120, and the Hessian matrix is used to detect the tubular structure of the blood vessel in the image to be processed;
  • the blood-vessel skeleton extraction module 220 is used to use the morphological processing method to detect the detected blood vessel The tubular structure is corroded, and the skeleton structure of the blood vessel is extracted.
  • the centerline extraction unit 400 further includes: a shortest path module 410, a seed point adding module 420, and a centerline extraction module 430, the shortest path module 410 and the centerline extraction module 430
  • the connection is used to provide the shortest path principle for the centerline extraction module 430;
  • the seed point adding module 420 is connected to the blood vessel segment extraction unit 300, and is used to add at least one seed point on the blood vessel segment of interest;
  • the centerline extraction module 430 is used to According to the first and last points, seed points, along the blood vessel skeleton and the shortest path principle, the blood vessel centerline is regenerated.
  • the contour line extraction unit 500 further includes: a graphics processing module 510, a primary extraction module 520, an accuracy check module 530, an adjustment module 540, and a contour line generation module 550, which are sequentially connected.
  • the graphics processing module 510 is connected to the blood vessel segment extraction module and is used to perform graphic processing on the blood vessel segment of interest;
  • the primary extraction module 520 is used to extract the primary blood vessel contour line of the blood vessel segment;
  • the accuracy check module 530 is used to check the blood vessel contour line
  • the accuracy of the adjustment module 540 is used to adjust the position of the blood vessel contour line along the center line and the blood vessel skeleton;
  • the contour line generation module 550 is used to obtain the final blood vessel contour line of the blood vessel segment.
  • the geometric information acquiring unit 600 further includes: a body position information acquiring unit 610, a center length acquiring unit 620, a blood vessel segment diameter D acquiring unit 630, and a curve generating unit 640.
  • the unit 610 is used to obtain the body position information of the two-dimensional coronary angiography image, including: the shooting angle and the distance of the object from the shooting surface; the center length obtaining unit 620 is used to obtain the length L of the center line; the blood vessel segment diameter D obtaining unit 630 is used to Calculate the distance from the N points on the center line to the closest point on the contour line to obtain the N diameters D of the blood vessel segment; the curve generation unit 640 is used for 0, according to the position of the N points on the center line and the length of the center line L, and diameter D, generate a smooth curve composed of centerline L-diameter D.
  • an embodiment of the present application further includes: a three-dimensional blood vessel synthesis unit 900 connected to the image reading unit 100, the center line extraction unit 400, the contour line extraction unit 500, and the geometric information acquisition unit 600,
  • the three-dimensional blood vessel synthesizing unit 900 is used for projecting the two-dimensional angiographic images of the coronary arteries in at least two postures from which the center line and contour line of the blood vessel are extracted on a three-dimensional plane according to the angle value of the posture to synthesize the three-dimensional blood vessel.
  • the present application provides a coronary artery analysis system, including: the above-mentioned device for accurately acquiring the vascular stenosis lesion interval.
  • the present application provides a computer storage medium, and when a computer program is executed by a processor, the above-mentioned method for obtaining the average blood flow at the coronary artery exit in a cardiac cycle is realized.
  • aspects of the present invention can be implemented as a system, a method, or a computer program product. Therefore, various aspects of the present invention can be specifically implemented in the following forms, namely: complete hardware implementation, complete software implementation (including firmware, resident software, microcode, etc.), or a combination of hardware and software implementations, Here can be collectively referred to as "circuit", "module” or "system”.
  • various aspects of the present invention may also be implemented in the form of a computer program product in one or more computer-readable media, and the computer-readable medium contains computer-readable program code.
  • the implementation of the method and/or system of the embodiments of the present invention may involve performing or completing selected tasks manually, automatically, or in a combination thereof.
  • a data processor such as a computing platform for executing a plurality of instructions.
  • the data processor includes a volatile memory for storing instructions and/or data and/or a non-volatile memory for storing instructions and/or data, for example, a magnetic hard disk and/or a Move the media.
  • a network connection is also provided.
  • a display and/or user input device such as a keyboard or mouse, is also provided.
  • the computer-readable medium may be a computer-readable signal medium or a computer-readable storage medium.
  • the computer-readable storage medium may be, for example, but not limited to, an electrical, magnetic, optical, electromagnetic, infrared, or semiconductor system, device, or device, or a combination of any of the above. More specific examples (non-exhaustive list) of computer-readable storage media would include the following:
  • the computer-readable storage medium can be any tangible medium that contains or stores a program, and the program can be used by or in combination with an instruction execution system, apparatus, or device.
  • the computer-readable signal medium may include a data signal propagated in baseband or as a part of a carrier wave, and computer-readable program code is carried therein. This propagated data signal can take many forms, including but not limited to electromagnetic signals, optical signals, or any suitable combination of the foregoing.
  • the computer-readable signal medium may also be any computer-readable medium other than the computer-readable storage medium.
  • the computer-readable medium may send, propagate, or transmit the program for use by or in combination with the instruction execution system, apparatus, or device .
  • the program code contained on the computer-readable medium can be transmitted by any suitable medium, including (but not limited to) wireless, wired, optical cable, RF, etc., or any suitable combination of the above.
  • any combination of one or more programming languages can be used to write computer program codes for performing operations for various aspects of the present invention, including object-oriented programming languages such as Java, Smalltalk, C++, and conventional process programming languages, such as "C" programming language or similar programming language.
  • the program code can be executed entirely on the user's computer, partly on the user's computer, executed as an independent software package, partly on the user's computer and partly executed on a remote computer, or entirely executed on the remote computer or server.
  • the remote computer can be connected to the user's computer through any kind of network-including a local area network (LAN) or a wide area network (WAN), or it can be connected to an external computer (for example, using an Internet service provider to pass Internet connection).
  • LAN local area network
  • WAN wide area network
  • each block of the flowchart and/or block diagram and the combination of each block in the flowchart and/or block diagram can be implemented by computer program instructions.
  • These computer program instructions can be provided to the processors of general-purpose computers, special-purpose computers, or other programmable data processing devices, thereby producing a machine that makes these computer program instructions when executed by the processors of the computer or other programmable data processing devices , A device that implements the functions/actions specified in one or more blocks in the flowcharts and/or block diagrams is produced.
  • These computer program instructions can also be stored in a computer-readable medium. These instructions make computers, other programmable data processing devices, or other devices work in a specific manner, so that the instructions stored in the computer-readable medium generate An article of manufacture that implements instructions for the functions/actions specified in one or more blocks in the flowchart and/or block diagram.
  • Computer program instructions can also be loaded onto a computer (for example, a coronary artery analysis system) or other programmable data processing equipment to cause a series of operation steps to be executed on the computer, other programmable data processing equipment or other equipment to produce a computer-implemented process , Causing instructions executed on a computer, other programmable device or other equipment to provide a process for implementing the functions/actions specified in the flowchart and/or one or more block diagrams.
  • a computer for example, a coronary artery analysis system
  • other programmable data processing equipment or other equipment to produce a computer-implemented process
  • Causing instructions executed on a computer, other programmable device or other equipment to provide a process for implementing the functions/actions specified in the flowchart and/or one or more block diagrams.

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Abstract

一种获取血管狭窄病变区间及三维合成方法、装置和系统。精确获取血管狭窄病变区间的方法包括：读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组（S100）；提取血管骨架（S200）；获取感兴趣的血管段（S300）；根据血管骨架，提取感兴趣的血管段的中心线和轮廓线（S400）；获取血管段的几何结构信息（S500）；获取感兴趣的血管段的狭窄病变区间以及狭窄点（S600）。通过读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组；提取血管骨架、中心线和轮廓线；再根据几何结构信息获取狭窄病变区间，无需医生根据经验人为判断狭窄，获得方式更加准确。

Description

获取血管狭窄病变区间及三维合成方法、装置和系统 技术领域
本发明涉及冠状动脉医学技术领域，特别是涉及一种精确获取血管狭窄病变区间及三维血管的合成方法、装置、冠状动脉分析系统及计算机存储介质。
背景技术
世界卫生组织统计，心血管疾病已经成为人类健康的“头号杀手”。近些年，使用血流动力学分析心血管疾病的生理和病理行为也已经成为心血管疾病诊断的一个非常重要的手段。
在诸多冠状动脉生理功能评估技术中，血流储备分数(FFR)是目前公认最准确的一种功能学评估指标。而且，FFR已成为临床上诊断冠心病的金标准，被欧洲心脏病学会(ESC)指南推荐为Ia级临床证据，且被美国心脏病学会(ACC)指南推荐为IIa级临床证据。
获取FFR参数，首先要判断血管的狭窄病变区间，现有技术均是医生通过拍摄的冠状动脉二维造影图像，根据经验人为判断狭窄病变区间，以及狭窄严重程度；因此现有技术的狭窄病变判断存在主观性并且与医生的经验有很大的关系，判断的结果存在不准确和不稳定性。
发明内容
本发明提供了一种精确获取血管狭窄病变区间及三维血管的合成方法、装置、冠状动脉分析系统及计算机存储介质，以解决现有技术中狭窄病变判断存在主观性并且与医生的经验有很大的关系，判断的结果存在不准确和不稳定性的问题。
为实现上述目的，第一方面，本申请提供了一种精确获取血管狭窄病变区间的方法，其特征在于，包括：
读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组；
提取血管骨架；
获取感兴趣的血管段；
根据所述血管骨架，提取感兴趣的所述血管段的中心线和轮廓线；
获取所述血管段的几何结构信息；
获取感兴趣的所述血管段的狭窄病变区间以及狭窄点。
可选地，上述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，所述读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组的方法包括：
通过无线或者有线方式从造影图像拍摄装置或者医院平台上，直接读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组；或
通过存储装置读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组。
可选地，上述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，在所述读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组之后，在所述提取血管骨架之前还包括：
从每组的N幅所述冠状动脉二维造影图像中选取至少一幅清晰图像；
每幅所述清晰图像均需清晰的拍摄出狭窄病变区域；
如果选取的图像不清晰或/和未清晰的拍摄出狭窄病变区域，则需要重新选取满足上述要求的冠状动 脉二维造影图像作为待处理图像。
可选地，上述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，所述提取血管骨架的方法包括：
采用海森矩阵对所述待处理图像中血管的管状结构进行检测；
采用形态学处理方法对检测到的血管管状结构进行腐蚀，提取得到血管的骨架结构。
可选地，上述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，所述获取感兴趣的血管段的方法包括：
拾取感兴趣的所述血管的首末点；
获取感兴趣的所述血管段。
可选地，上述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，所述提取所述血管中心线的方法包括：
依据血管延伸方向，以及两点之间获取最短路径的原则；
沿着所述血管骨架，提取所述首末点之间感兴趣的所述血管段的血管中心线。
可选地，上述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，所述沿着所述血管骨架，提取所述首末点之间感兴趣的所述血管段的血管中心线的方法还包括：
在感兴趣的所述血管段上添加至少一个种子点；
根据所述首末点、种子点，沿着所述血管骨架，重新生成所述血管中心线。
可选地，上述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，所述提取所述血管的轮廓线的方法包括：
对感兴趣的所述血管段进行图形处理；
提取所述血管段的初级血管轮廓线；
检查血管轮廓线的准确性；
沿着所述中心线、所述血管骨架调整所述血管轮廓线的位置；
获取所述血管段的终级血管轮廓线。
可选地，上述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，所述获取所述血管段的几何结构信息的方法包括：
获取所述冠状动脉二维造影图像的体位信息；
获取所述中心线的长度L；
计算所述中心线上的N个点分别至所述轮廓线上最近点的距离，获取所述血管段的N个直径D；
根据中心线上的N个点的位置、中心线的长度L，以及直径D，生成中心线L-直径D构成的平滑曲线。
可选地，上述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，所述获取感兴趣的所述血管段的狭窄点以及狭窄病变区间的方法包括：
根据血管直径D、所述血管骨架模拟生成中心线L-直径D的正常血管的平滑曲线；
将模拟生成的所述正常血管的平滑曲线与患者真实的所述中心线L-直径D构成的平滑曲线进行比较，获取感兴趣的所述血管段的狭窄病变区间；
在所述狭窄病变区间内，拾取所述中心线L-直径D构成的平滑曲线的直径最小点A，所述A点为所述血管段的狭窄点。
第二方面，本申请提供了一种三维血管的合成方法，包括：
上述的精确获取血管狭窄病变区间的方法；
获取每幅冠状动脉二维造影图像的体位的角度值；
根据体位的所述角度值，将至少两个体位的提取了血管的中心线、轮廓线的冠状动脉二维造影图像在三维平面上投影，合成三维血管。
可选地，上述的三维血管的合成方法，获取所述三维血管的中心线，重复上述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，重新获取感兴趣的所述血管段的狭窄病变区间以及狭窄点。
第三方面，本申请提供了一种精确获取血管狭窄病变区间的装置，用于上述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，包括：图像读取单元、血管骨架提取单元、血管段提取单元、中心线提取单元、轮廓线提取单元、几何信息获取单元、狭窄病变区间获取单元和狭窄点获取单元；所述图像读取单元与所述血管骨架提取单元连接，所述血管骨架提取单元与所述血管段提取单元、中心线提取单元、轮廓线提取单元连接；所述图像读取单元、所述中心线提取单元、轮廓线提取单元均与所述几何信息获取单元连接；所述狭窄病变区间获取单元与所述几何信息获取单元、所述狭窄点获取单元连接；
所述图像读取单元，用于读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组；
所述血管骨架提取单元，用于接收所述图像读取单元发送的冠状动脉二维造影图像，提取所述图像中的血管骨架；
所述血管段提取单元，用于接收所述血管骨架提取单元的血管骨架，获取感兴趣的血管段；
所述中心线提取单元，用于接收所述血管骨架提取单元的血管骨架，根据所述血管骨架，提取感兴趣的所述血管段的中心线；
所述轮廓线提取单元，用于接收所述血管骨架提取单元的血管骨架，根据所述血管骨架，提取感兴趣的所述血管段的轮廓线；
所述几何信息获取单元，用于接收所述图像读取单元的冠状动脉二维造影图像，接收所述中心线提取单元的中心线，接收所述轮廓线提取单元的轮廓线，获取所述血管段的几何结构信息；
所述狭窄病变区间获取单元，用于获取感兴趣的所述血管段的狭窄病变区间；
所述狭窄点获取单元，用于获取所述狭窄病变区间内的狭窄点。
可选地，上述的精确获取血管狭窄病变区间的装置，所述图像读取单元包括：图像读取模块和图像筛选模块，所述图像筛选模块与所述图像读取模块、所述血管骨架提取单元、所述几何信息获取单元连接；
所述图像读取模块，用于通过无线或者有线方式从造影图像拍摄装置或者医院平台上，直接读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组；或通过存储装置读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组；
所述图像筛选模块，用于从每组的N幅所述冠状动脉二维造影图像中选取至少一幅清晰图像；每幅所述清晰图像均需清晰的拍摄出狭窄病变区域；如果选取的图像不清晰或/和未清晰的拍摄出狭窄病变区域，则需要重新选取满足上述要求的冠状动脉二维造影图像作为待处理图像。
可选地，上述的精确获取血管狭窄病变区间的装置，所述血管骨架提取单元包括：血管监测模块和血管骨架提取模块；所述血管监测模块与所述图像筛选模块、所述骨架提取模块连接；
所述血管监测模块，用于接收所述图像筛选模块发送的待处理图像，采用海森矩阵对所述待处理图像中血管的管状结构进行检测；
所述血管骨架提取模块，用于采用形态学处理方法对检测到的血管管状结构进行腐蚀，提取得到血管的骨架结构。
第四方面，本申请提供了一种冠状动脉分析系统，包括：上述的精确获取血管狭窄病变区间的装置。
第五方面，本申请提供了一种计算机存储介质，计算机程序被处理器执行时实现上述的获取一个心动周期内冠脉出口处的平均血流量的方法。
本申请实施例提供的方案带来的有益效果至少包括：
本申请提供了精确获取血管狭窄病变区间的方法，通过读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组；提取血管骨架、中心线和轮廓线；再根据几何结构信息获取狭窄病变区间，无需医生根据经验人为判断狭窄，获得方式更加准确，解决了现有技术中狭窄病变判断存在主观性并且与医生的经验有很大的关系，判断的结果存在不准确和不稳定性的问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本申请的精确获取血管狭窄病变区间的方法的流程图；
图2为本申请的S100的流程图；
图3为本申请的S200的流程图；
图4为本申请的S300的流程图；
图5为本申请的S400的流程图；
图6为本申请的S420中提取血管中心线的方法的流程图；
图7为本申请的S420中提取血管的轮廓线的方法的流程图；
图8为本申请的S500的流程图；
图9为本申请的S600的流程图；
图10为申请的三维血管的合成方法的流程图；
图11为本申请的精确获取血管狭窄病变区间的装置的一个实施例的结构框图；
图12为本申请的精确获取血管狭窄病变区间的装置的另一实施例的结构框图；
下面对附图标记进行说明：
图像读取单元100，图像读取模块110，图像筛选模块120，血管骨架提取单元200，血管监测模块210，血管骨架提取模块220，血管段提取单元300，中心线提取单元400，最短路径模块410，添加种子点模块420，中心线提取模块430，轮廓线提取单元500，图形处理模块510，初级提取模块520，准确性检查模块530，调整模块540，轮廓线生成模块550，几何信息获取单元600，体位信息获取单元610，中心长度获取单元620，血管段直径D获取单元630，曲线生成单元640，狭窄病变区间获取单元700，狭窄点获取单元800，三维血管合成单元900。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
以下将以图式揭露本发明的多个实施方式，为明确说明起见，许多实务上的细节将在以下叙述中一并说明。然而，应了解到，这些实务上的细节不应用以限制本发明。也就是说，在本发明的部分实施方式中，这些实务上的细节是非必要的。此外，为简化图式起见，一些习知惯用的结构与组件在图式中将 以简单的示意的方式绘示之。
在诸多冠状动脉生理功能评估技术中，血流储备分数(FFR)是目前公认最准确的一种功能学评估指标。而且，FFR已成为临床上诊断冠心病的金标准，被欧洲心脏病学会(ESC)指南推荐为Ia级临床证据，且被美国心脏病学会(ACC)指南推荐为IIa级临床证据。
获取FFR参数，首先要判断血管的狭窄病变区间，现有技术均是医生通过拍摄的冠状动脉二维造影图像，根据经验人为判断狭窄病变区间，以及狭窄严重程度；因此现有技术的狭窄病变判断存在主观性并且与医生的经验有很大的关系，判断的结果存在不准确和不稳定性。
如图1所示，本申请为了解决上述问题，提供了一种精确获取血管狭窄病变区间的方法，包括：
S100，读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组；
S200，提取血管骨架；
S300，获取感兴趣的血管段；
S400，根据血管骨架，提取感兴趣的血管段的中心线和轮廓线；
S500，获取血管段的几何结构信息；
S600，获取感兴趣的血管段的狭窄病变区间以及狭窄点。
本申请提供了精确获取血管狭窄病变区间的方法，通过读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组；提取血管骨架、中心线和轮廓线；再根据几何结构信息获取狭窄病变区间，无需医生根据经验人为判断狭窄，获得方式更加准确，解决了现有技术中狭窄病变判断存在主观性并且与医生的经验有很大的关系，判断的结果存在不准确和不稳定性的问题。
本申请的一个实施例中，S100包括：
通过无线或者有线方式从造影图像拍摄装置或者医院平台上，直接读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组；或
通过存储装置读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组。
如图2所示，本申请的一个实施例中，在S100之后，在S200之前还包括：
S110，从每组的N幅冠状动脉二维造影图像中选取至少一幅清晰图像；
S120，每幅清晰图像均需清晰的拍摄出狭窄病变区域；
S130，如果选取的图像不清晰或/和未清晰的拍摄出狭窄病变区域，则需要重新选取满足上述要求的冠状动脉二维造影图像作为待处理图像。
如图3所示，本申请的一个实施例中，S200包括：
S210，采用海森矩阵对待处理图像中血管的管状结构进行检测；
S220，采用形态学处理方法对检测到的血管管状结构进行腐蚀，提取得到血管的骨架结构。
如图4所示，本申请的一个实施例中，S300包括：
S310，拾取感兴趣的血管的首末点；
S320，获取感兴趣的血管段。
如图5所示，本申请的一个实施例中，S400中提取血管中心线的方法包括：
S410，依据血管延伸方向，以及两点之间获取最短路径的原则；
S420，沿着血管骨架，提取首末点之间感兴趣的血管段的血管中心线。
如图6所示，本申请的一个实施例中，S420还包括：
S421，在感兴趣的血管段上添加至少一个种子点；
S422，根据首末点、种子点，沿着血管骨架，重新生成血管中心线。
如图7所示，本申请的一个实施例中，S400中提取血管的轮廓线的方法包括：
S430，对感兴趣的血管段进行图形处理；
S440，提取血管段的初级血管轮廓线；
S450，检查血管轮廓线的准确性；
S460，沿着中心线、血管骨架调整血管轮廓线的位置；
S470，获取血管段的终级血管轮廓线。
如图8所示，本申请的一个实施例中，S500包括：
S510，获取冠状动脉二维造影图像的体位信息；
S520，获取中心线的长度L；
S530，计算中心线上的N个点分别至轮廓线上最近点的距离，获取血管段的N个直径D；
S540，根据中心线上的N个点的位置、中心线的长度L，以及直径D，生成中心线L-直径D构成的平滑曲线。
如图9所示，本申请的一个实施例中，S600包括：
S610，根据血管直径D、血管骨架模拟生成中心线L-直径D的正常血管的平滑曲线；
S620，将模拟生成的正常血管的平滑曲线与患者真实的中心线L-直径D构成的平滑曲线进行比较，获取感兴趣的血管段的狭窄病变区间；
S630，在狭窄病变区间内，拾取中心线L-直径D构成的平滑曲线的直径最小点A，A点为血管段的狭窄点。
如图10所示，本申请提供了一种三维血管的合成方法，包括：
上述的精确获取血管狭窄病变区间的方法S100～S600；
S700，获取每幅冠状动脉二维造影图像的体位的角度值；
S800，根据体位的角度值，将至少两个体位的提取了血管的中心线、轮廓线的冠状动脉二维造影图像在三维平面上投影，合成三维血管。
如图10所示，本申请的一个实施例中还包括：S900，获取三维血管的中心线，重复上述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，重新获取感兴趣的血管段的狭窄病变区间以及狭窄点。
如图11所示，本申请提供了一种精确获取血管狭窄病变区间的装置，用于上述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，包括：图像读取单元100、血管骨架提取单元200、血管段提取单元300、中心线提取单元400、轮廓线提取单元500、几何信息获取单元600、狭窄病变区间获取单元700和狭窄点获取单元800；图像读取单元100与血管骨架提取单元200连接，血管骨架提取单元200与血管段提取单元300、中心线提取单元400、轮廓线提取单元500连接；图像读取单元100、中心线提取单元400、轮廓线提取单元500均与几何信息获取单元600连接；狭窄病变区间获取单元700与几何信息获取单元600、狭窄点获取单元800连接；图像读取单元100，用于读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组；血管骨架提取单元200，用于接收图像读取单元100发送的冠状动脉二维造影图像，提取图像中的血管骨架；血管段提取单元300，用于接收血管骨架提取单元200的血管骨架，获取感兴趣的血管段；中心线提取 单元400，用于接收血管骨架提取单元200的血管骨架，根据血管骨架，提取感兴趣的血管段的中心线；轮廓线提取单元500，用于接收血管骨架提取单元200的血管骨架，根据血管骨架，提取感兴趣的血管段的轮廓线；几何信息获取单元600，用于接收图像读取单元100的冠状动脉二维造影图像，接收中心线提取单元400的中心线，接收轮廓线提取单元500的轮廓线，获取血管段的几何结构信息；狭窄病变区间获取单元700，用于接收几何信息获取单元600发送的几何信息，根据所述几何信息获取感兴趣的血管段的狭窄病变区间；狭窄点获取单元800，用于接收几何信息获取单元600发送的几何信息，以及接收狭窄病变区间获取单元700发送的狭窄病变区间，根据几何信息和狭窄病变区间获取狭窄病变区间内的狭窄点。
如图12所示，本申请的一个实施例中，图像读取单元100包括：图像读取模块110和图像筛选模块120，图像筛选模块120与图像读取模块110、血管骨架提取单元200、几何信息获取单元600连接；图像读取模块110，用于通过无线或者有线方式从造影图像拍摄装置或者医院平台上，直接读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组；或通过存储装置读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组；图像筛选模块120，用于从每组的N幅冠状动脉二维造影图像中选取至少一幅清晰图像；每幅清晰图像均需清晰的拍摄出狭窄病变区域；如果选取的图像不清晰或/和未清晰的拍摄出狭窄病变区域，则需要重新选取满足上述要求的冠状动脉二维造影图像作为待处理图像。
如图12所示，本申请的一个实施例中，血管骨架提取单元200包括：血管监测模块210和血管骨架提取模块220；血管监测模块210与图像筛选模块120、血管骨架提取模块220连接；血管监测模块210，用于接收图像筛选模块120发送的待处理图像，采用海森矩阵对待处理图像中血管的管状结构进行检测；血管骨架提取模块220，用于采用形态学处理方法对检测到的血管管状结构进行腐蚀，提取得到血管的骨架结构。
如图12所示，本申请的一个实施例中，中心线提取单元400中还包括：最短路径模块410、添加种子点模块420和中心线提取模块430，最短路径模块410与中心线提取模块430连接，用于为中心线提取模块430提供最短路径原则；添加种子点模块420与血管段提取单元300连接，用于在感兴趣的血管段上添加至少一个种子点；中心线提取模块430用于根据根据首末点、种子点，沿着血管骨架和最短路径原则，重新生成血管中心线。
如图12所示，本申请的一个实施例中，轮廓线提取单元500还包括：依次连接的图形处理模块510、初级提取模块520、准确性检查模块530、调整模块540和轮廓线生成模块550；图形处理模块510与血管段提取模块连接，用于对感兴趣的血管段进行图形处理；初级提取模块520用于提取血管段的初级血管轮廓线；准确性检查模块530用于检查血管轮廓线的准确性；调整模块540用于沿着中心线、血管骨架调整血管轮廓线的位置；轮廓线生成模块550用于获取血管段的终级血管轮廓线。
如图12所示，本申请的一个实施例中，几何信息获取单元600还包括：体位信息获取单元610、中心长度获取单元620、血管段直径D获取单元630和曲线生成单元640，体位信息获取单元610用于获取冠状动脉二维造影图像的体位信息，包括：拍摄角度和实物距离拍摄面的距离；中心长度获取单元620用于获取中心线的长度L；血管段直径D获取单元630用于计算中心线上的N个点分别至轮廓线上最近点的距离，获取血管段的N个直径D；曲线生成单元640用于0，根据中心线上的N个点的位置、中心线的长度L，以及直径D，生成中心线L-直径D构成的平滑曲线。
如图12所示，本申请的一个实施例中，还包括：均与图像读取单元100、中心线提取单元400、轮 廓线提取单元500、几何信息获取单元600连接的三维血管合成单元900，三维血管合成单元900用于根据体位的角度值，将至少两个体位的提取了血管的中心线、轮廓线的冠状动脉二维造影图像在三维平面上投影，合成三维血管。
本申请提供了一种冠状动脉分析系统，包括：上述的精确获取血管狭窄病变区间的装置。
本申请提供了一种计算机存储介质，计算机程序被处理器执行时实现上述的获取一个心动周期内冠脉出口处的平均血流量的方法。
所属技术领域的技术人员知道，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或计算机程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、驻留软件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，在一些实施例中，本发明的各个方面还可以实现为在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。本发明的实施例的方法和/或系统的实施方式可以涉及到手动地、自动地或以其组合的方式执行或完成所选任务。
例如，可以将用于执行根据本发明的实施例的所选任务的硬件实现为芯片或电路。作为软件，可以将根据本发明的实施例的所选任务实现为由计算机使用任何适当操作系统执行的多个软件指令。在本发明的示例性实施例中，由数据处理器来执行如本文的根据方法和/或系统的示例性实施例的一个或多个任务，诸如用于执行多个指令的计算平台。可选地，该数据处理器包括用于存储指令和/或数据的易失性储存器和/或用于存储指令和/或数据的非易失性储存器，例如，磁硬盘和/或可移动介质。可选地，也提供了一种网络连接。可选地也提供显示器和/或用户输入设备，诸如键盘或鼠标。
可利用一个或多个计算机可读的任何组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举列表)将包括以下各项：
具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括(但不限于)无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
例如，可用一个或多个编程语言的任何组合来编写用于执行用于本发明的各方面的操作的计算机程序代码，包括诸如Java、Smalltalk、C++等面向对象编程语言和常规过程编程语言，诸如"C"编程语言 或类似编程语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络--包括局域网(LAN)或广域网(WAN)-连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些计算机程序指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。
也可以把这些计算机程序指令存储在计算机可读介质中，这些指令使得计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备以特定方式工作，从而，存储在计算机可读介质中的指令就产生出包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的指令的制造品(article of manufacture)。
还可将计算机程序指令加载到计算机(例如，冠状动脉分析系统)或其它可编程数据处理设备上以促使在计算机、其它可编程数据处理设备或其它设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现过程，使得在计算机、其它可编程装置或其它设备上执行的指令提供用于实现在流程图和/或一个或多个框图方框中指定的功能/动作的过程。
本发明的以上的具体实例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，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 (17)

  1. 一种精确获取血管狭窄病变区间的方法，其特征在于，包括：
    读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组；
    提取血管骨架；
    获取感兴趣的血管段；
    根据所述血管骨架，提取感兴趣的所述血管段的中心线和轮廓线；
    获取所述血管段的几何结构信息；
    获取感兴趣的所述血管段的狭窄病变区间以及狭窄点。
  2. 根据权利要求1所述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，其特征在于，所述读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组的方法包括：
    通过无线或者有线方式从造影图像拍摄装置或者医院平台上，直接读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组；
    或通过存储装置读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组。
  3. 根据权利要求1所述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，其特征在于，在所述读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组之后，在所述提取血管骨架之前还包括：
    从每组的N幅所述冠状动脉二维造影图像中选取至少一幅清晰图像；
    每幅所述清晰图像均需清晰的拍摄出狭窄病变区域；
    如果选取的图像不清晰或/和未清晰的拍摄出狭窄病变区域，则需要重新选取满足上述要求的冠状动脉二维造影图像作为待处理图像。
  4. 根据权利要求3所述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，其特征在于，所述提取血管骨架的方法包括：
    采用海森矩阵对所述待处理图像中血管的管状结构进行检测；
    采用形态学处理方法对检测到的血管管状结构进行腐蚀，提取得到血管的骨架结构。
  5. 根据权利要求1所述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，其特征在于，所述获取感兴趣的血管段的方法包括：
    拾取感兴趣的所述血管的首末点；
    获取感兴趣的所述血管段。
  6. 根据权利要求5所述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，其特征在于，所述提取所述血管中心线的方法包括：
    依据血管延伸方向，以及两点之间获取最短路径的原则；
    沿着所述血管骨架，提取所述首末点之间感兴趣的所述血管段的血管中心线。
  7. 根据权利要求6所述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，其特征在于，所述沿着所述血管骨架，提取所述首末点之间感兴趣的所述血管段的血管中心线的方法还包括：
    在感兴趣的所述血管段上添加至少一个种子点；
    根据所述首末点、种子点，沿着所述血管骨架，重新生成所述血管中心线。
  8. 根据权利要求6所述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，其特征在于，所述提取所述血管的轮廓线的方法包括：
    对感兴趣的所述血管段进行图形处理；
    提取所述血管段的初级血管轮廓线；
    检查血管轮廓线的准确性；
    沿着所述中心线、所述血管骨架调整所述血管轮廓线的位置；
    获取所述血管段的终级血管轮廓线。
  9. 根据权利要求1所述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，其特征在于，所述获取所述血管段的几何结构信息的方法包括：
    获取所述冠状动脉二维造影图像的体位信息；
    获取所述中心线的长度L；
    计算所述中心线上的N个点分别至所述轮廓线上最近点的距离，获取所述血管段的N个直径D；
    根据中心线上的N个点的位置、中心线的长度L，以及直径D，生成中心线L-直径D构成的平滑曲线。
  10. 根据权利要求9所述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，其特征在于，所述获取感兴趣的所述血管段的狭窄点以及狭窄病变区间的方法包括：
    根据血管直径D、所述血管骨架模拟生成中心线L-直径D的正常血管的平滑曲线；
    将模拟生成的所述正常血管的平滑曲线与患者真实的所述中心线L-直径D构成的平滑曲线进行比较，获取感兴趣的所述血管段的狭窄病变区间；
    在所述狭窄病变区间内，拾取所述中心线L-直径D构成的平滑曲线的直径最小点A，所述直径最小点A为所述血管段的狭窄点。
  11. 一种三维血管的合成方法，其特征在于，包括：
    权利要求1～10任一项所述的精确获取血管狭窄病变区间的方法；
    获取每幅冠状动脉二维造影图像的体位的角度值；
    根据体位的所述角度值，将至少两个体位的提取了血管的中心线、轮廓线的冠状动脉二维造影图像在三维平面上投影，合成三维血管。
  12. 根据权利要求11所述的三维血管的合成方法，其特征在于，获取所述三维血管的中心线，重复所述权利要求1～10任一项所述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，重新获取感兴趣的所述血管段的狭窄病变区间以及狭窄点。
  13. 一种精确获取血管狭窄病变区间的装置，用于权利要求1～10任一项所述的精确获取血管狭窄病变区间的方法，其特征在于，包括：图像读取单元、血管骨架提取单元、血管段提取单元、中心线提取单元、轮廓线提取单元、几何信息获取单元、狭窄病变区间获取单元和狭窄点获取单元；所述图像读取单元与所述血管骨架提取单元连接，所述血管骨架提取单元与所述血管段提取单元、中心线提取单元、轮廓线提取单元连接；所述图像读取单元、所述中心线提取单元、轮廓线提取单元均与所述几何信息获取单元连接；所述狭窄病变区间获取单元与所述几何信息获取单元、所述狭窄点获取单元连接；
    所述图像读取单元，用于读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组；
    所述血管骨架提取单元，用于接收所述图像读取单元发送的冠状动脉二维造影图像，提取所述图像中的血管骨架；
    所述血管段提取单元，用于接收所述血管骨架提取单元的血管骨架，获取感兴趣的血管段；
    所述中心线提取单元，用于接收所述血管骨架提取单元的血管骨架，根据所述血管骨架，提取感兴趣的所述血管段的中心线；
    所述轮廓线提取单元，用于接收所述血管骨架提取单元的血管骨架，根据所述血管骨架，提取感兴趣的所述血管段的轮廓线；
    所述几何信息获取单元，用于接收所述图像读取单元的冠状动脉二维造影图像，接收所述中心线提取单元的中心线，接收所述轮廓线提取单元的轮廓线，获取所述血管段的几何结构信息；
    所述狭窄病变区间获取单元，用于获取感兴趣的所述血管段的狭窄病变区间；
    所述狭窄点获取单元，用于获取所述狭窄病变区间内的狭窄点。
  14. 根据权利要求13所述的精确获取血管狭窄病变区间的装置，其特征在于，所述图像读取单元包括：图像读取模块和图像筛选模块，所述图像筛选模块与所述图像读取模块、所述血管骨架提取单元、所述几何信息获取单元连接；
    所述图像读取模块，用于通过无线或者有线方式从造影图像拍摄装置或者医院平台上，直接读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组；或通过存储装置读取至少两个体位的冠状动脉二维造影图像组；
    所述图像筛选模块，用于从每组的N幅所述冠状动脉二维造影图像中选取至少一幅清晰图像；每幅所述清晰图像均需清晰的拍摄出狭窄病变区域；如果选取的图像不清晰或/和未清晰的拍摄出狭窄病变区域，则需要重新选取满足上述要求的冠状动脉二维造影图像作为待处理图像。
  15. 根据权利要求14所述的精确获取血管狭窄病变区间的装置，其特征在于，所述血管骨架提取单元包括：血管监测模块和血管骨架提取模块；所述血管监测模块与所述图像筛选模块、所述骨架提取模块连接；
    所述血管监测模块，用于接收所述图像筛选模块发送的待处理图像，采用海森矩阵对所述待处理图像中血管的管状结构进行检测；
    所述血管骨架提取模块，用于采用形态学处理方法对检测到的血管管状结构进行腐蚀，提取得到血管的骨架结构。
  16. 一种冠状动脉分析系统，其特征在于，包括：权利要求13～15任一项所述的精确获取血管狭窄病变区间的装置。
  17. 一种计算机存储介质，其特征在于，计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～10任一项所述的获取一个心动周期内冠脉出口处的平均血流量的方法。
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