【技术实现步骤摘要】
一种冠状动脉的自动配准方法
本专利技术涉及医学图像处理领域，特别涉及一种冠状动脉的自动配准方法。
技术介绍
冠状动脉疾病是全世界致死率最高的因素之一，而计算机断层扫描血管造影技术是当下冠状动脉成像的一种主流方式。对同一病人不同时期(例如初次就诊和复查)的冠状动脉图像进行对比，可以观察病情发展状况从而有利于调整治疗方案。对心脏运动周期的不同时相的冠状动脉图像进行对比，可以分析心动周期内的冠状动脉运动规律和管腔变化规律。不同冠状动脉图像之间存在形状、姿态等差别，这是由外部原因(例如图像获取处于心脏运动周期的不同时间点、成像时人体与仪器的相对位置和角度不同)和内部原因(例如可能发生的血管重塑、病人的心脏及呼吸运动)共同导致的。上述差别给冠状动脉的对比分析造成困难，所以事先对冠状动脉进行精确的自动配准，明确各点对应关系，具有必要性，这样可以大大提高诊断效率和准确率。冠状动脉具有树状结构，分支多且几乎分布于全心脏表面，管腔细小。鉴于其树状结构，冠状动脉血管通常被视作很多血管片段的集合，血管片段被定义为夹在两个分叉点或一个分叉点和一个端点(起点或末端)之间的血管部分。现有的医...
【技术保护点】
1.一种冠状动脉的自动配准方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1)获取冠状动脉图像，对每张冠状动脉图像进行血管分割并提取对应的中心线；具体步骤如下：1.1)获取冠状动脉图像；获取一对针对某个冠状动脉所做的计算机断层扫描血管造影图像，将两张图像中任意选取一张作为源图像，另一张作为目标图像；1.2)对步骤1.1)获取的每张图像分割冠状动脉血管，并提取每个冠状动脉血管对应的中心线；将源图像中的冠状动脉血管记作Vs，中心线记作Cs；目标图像中的冠状动脉血管记作Vt，中心线记作Ct；2)对步骤1)的每张冠状动脉图像中的中心线提取分叉点特征并进行匹配，得到最终匹配的分叉点点对集合；具...
【技术特征摘要】
1.一种冠状动脉的自动配准方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1)获取冠状动脉图像，对每张冠状动脉图像进行血管分割并提取对应的中心线；具体步骤如下：1.1)获取冠状动脉图像；获取一对针对某个冠状动脉所做的计算机断层扫描血管造影图像，将两张图像中任意选取一张作为源图像，另一张作为目标图像；1.2)对步骤1.1)获取的每张图像分割冠状动脉血管，并提取每个冠状动脉血管对应的中心线；将源图像中的冠状动脉血管记作Vs，中心线记作Cs；目标图像中的冠状动脉血管记作Vt，中心线记作Ct；2)对步骤1)的每张冠状动脉图像中的中心线提取分叉点特征并进行匹配，得到最终匹配的分叉点点对集合；具体步骤如下：2.1)提取分叉点的特征；令Bs代表源图像中冠状动脉中心线全部ns个分叉点构成的点集，Bt代表目标图像中冠状动脉中心线全部nt个分叉点构成的点集；对每个冠状动脉中心线的分叉点提取对应的特征描述子，将该描述子表示为向量形式；其中，源图像的第i个分叉点的描述子向量记作目标图像中第i个分叉点的描述子向量记作2.2)获取候选匹配分叉点点对集合Acand；计算Bt中的每一个分叉点bt与Bs中所有分叉点的描述子向量的欧氏距离，并将计算结果中最小欧氏距离对应的Bs中的分叉点记作bt的对应分叉点bs，共得到nt个分叉点点对，将nt个分叉点点对的集合记作候选匹配分叉点点对集合Acand；2.3)计算集合Acand的属性矩阵M；首先，对候Acand建立一个图G(V，E，M)，其中图的节点集合V中的每个节点对应Acand中每个分叉点点对，图的边集合E中每条边对应每两个分叉点对之间的关系，属性矩阵M的非对角线元素M(i，j)反映第i个分叉点对和第j个分叉点对之间的兼容性，M的对角线元素M(i，i)表示第i个分叉点对中两个分叉点的描述子向量相似度；M的表达式如下：其中，di代表第i个分叉点对中两个分叉点mi1和mi2的欧氏距离，θi是mi1和mi2方向的相对角度，是把mi2对应的向量当作极轴时mi1的极角；THdist、THθ和分别代表ratio(i，j)下限的阈值、|θi-θj|上限的阈值和上限的阈值；THdist取值在[0.4，0.9]区间，THθ取值在[30°，90°]区间，取值在[30°，90°]区间；2.4)计算最终匹配的分叉点点对集合Afinal；具体步骤如下：2.4.1)建立最终匹配的分叉点点对集合Afinal，并将Afinal初始化为空集；2.4.2)对矩阵M做特征值分解，找到M的最大特征值对应的特征向量x*；2.4.3)对x*中的元素进行由大到小的排序，得到序列x′，x′从前往后的各个元素在x*中的序号组成序列L；2.4.4)对L进行判定：若L为空，则输出当前的Afinal，求解结束；若L不为空，则进入步骤2.4.5)；2.4.5)取序列L中的第一个值L(1)并判定：如果x*(L(1))＜ε，则输出当前的Afinal，求解结束，其中ε取值在[0.0000001，0.01]区间；否则，进入步骤2.4.6)；2.4.6)如果Acand中的第L(1)个分叉点对与Afinal中任意一对分叉点对包含相同的分叉点，则把L(1)从L中删除，重新返回步骤2.4.4)；否则，进入步骤2.4.7)；2.4.7)把Acand中的第L(1)个分叉点对加入到集合Afinal中，将L(1)从L中删除，重新返回步骤2.4.4)；3)对每张冠状动脉图像中的中心线进行更新，得到删除的中心线片段集合；利用更新后的中心线和步骤2)的最终匹配的分叉点点对集合对中心线片段进行匹配；具体步骤如下：3.1)对每张冠状动脉图像中的中心线进行更新，得到删除的中心线片段集合；具体步骤如下：3.1.1)获取Cs或Ct中的任一特有分叉点，分别计算该特有分叉点对应的两个支干中心线片段和一个主干中心线片段在分叉点处的...
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