一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法及系统技术方案

本说明书实施例提供一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法及系统。本说明书实施例通过颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量，解决了颅内动脉瘤图像的形态学参数测量无法实现全自动测量、测量一致性难以保证的问题。该测量方法包括：从MRA的三维DICOM数据中，分割颅内载瘤血管图像；基于颅内载瘤血管的中心线和半径，分割颅内动脉瘤图像；对所述颅内动脉瘤图像的形态学参数进行测量。本说明书实施例提供的颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法和系统，能够实现颅内动脉瘤图像测量的自动化，快速的测量颅内动脉瘤图像的形态学参数，保证动脉瘤图像的形态学参数测量结果的一致性。

【技术实现步骤摘要】
一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法及系统
本说明书涉及医学影像领域，尤其涉及一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法及系统。
技术介绍
颅内动脉瘤是由颅内动脉内腔的局部异常扩张所致动脉壁的一种瘤状突起，是一种常见的血管性疾病。据报道，颅内未破裂动脉瘤在我国成人中患病率高达7％，破裂后造成蛛网膜下腔出血，可导致严重残疾或死亡。2014年国家统计局数据显示，急性脑血管病是我国人口第二大死亡原因。动脉瘤性蛛网膜下腔出血是继缺血性脑卒中和高血压脑出血之后最常见的急性脑血管疾病，死残率高达64％，约15％的病人院前死亡，不同经济发展水平地区的救治水平差异很大，已经成为引起我国居民死亡的最常见原因之一。由此可见，未破裂动脉瘤筛查及预防工作的及时和有效能够很大程度的降低动脉瘤携带者未来病发的风险。现有技术中，颅内动脉瘤图像的测量基本靠有经验人员，利用计算机手动测量，测量速度慢，测量结果随机性大，精确度不理想，并且该方式只能测量简单的参数，如线段距离；对于复杂参数，如体积或角度，则手动测量非常不方便，精确度难以保证。动脉瘤测量的改进，主要是模拟建模或者传统手动测量方式的改进，无法实现动脉瘤形态学参数的全自动方式的测量，其一致性难以保证。因此，需要一种颅内动脉瘤图像的形态学参数测量的自动方法，能够快速测量颅内动脉瘤形态学参数。
技术实现思路
本说明书实施例提供一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法和系统，用于解决以下技术问题：能够快速的测量颅内动脉瘤图像的形态学参数，保证动脉瘤形态学参数测量结果的一致性。为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：本说明书实施例提供的一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法，包括以下步骤：从MRA的三维DICOM数据中，分割颅内载瘤血管图像；基于颅内载瘤血管的中心线和半径，分割颅内动脉瘤图像；对所述颅内动脉瘤图像的形态学参数进行测量。进一步地，所述从MRA的三维DICOM数据中，分割颅内载瘤血管图像，具体包括：从MRA的三维DICOM数据上，选取灰度范围，分割颅内载瘤血管图像。进一步地，所述基于颅内载瘤血管的中心线和半径，分割颅内动脉瘤图像，具体包括：从所述颅内载瘤血管图像上，确定种子点坐标和两个定位点坐标，截取局部三维图像；获取所述局部三维图像中载瘤血管图像的树状中心线，计算颅内载瘤血管的中心线和半径；利用所述局部三维图像的树状中心线和所述种子点坐标，进行形态学膨胀，得到膨胀的颅内动脉瘤图像；沿所述颅内载瘤血管的中心线，以颅内载瘤血管图像半径的加权值作为距离阈值，对所述膨胀的颅内动脉瘤图像进行分割；对分割后的颅内动脉瘤图像进行重建，得到分割的颅内动脉瘤图像。进一步地，所述获取所述局部三维图像中载瘤血管图像的树状中心线，计算颅内载瘤血管的中心线和半径，具体包括：采用查表法，对所述局部三维图像中的点进行删除，得到所述局部三维图像的树状中心线；沿所述树状中心线，计算所述两个定位点间的最短路径，作为颅内载瘤血管的中心线；沿所述颅内载瘤血管的中心线，逐点计算血管边界距离所述颅内载瘤血管图像的中心线的最短距离，作为颅内载瘤血管图像中心线上每一点的半径。进一步地，所述对所述颅内动脉瘤图像的形态学参数进行测量，具体包括：沿所述颅内载瘤血管的中心线，获得颅内载瘤血管表面上截取面积最小的闭合曲线，所述闭合曲线即为动脉瘤瘤颈。从分割的颅内动脉瘤图像中，沿载瘤血管的中心线，确定最短路径中心点，此路径中心点与瘤颈中心点的连线并指向动脉瘤的方向作为瘤颈法向量。从分割的颅内动脉瘤图像中，以瘤颈法向量确定的平面与动脉瘤的截面作为瘤颈平面；确定所述瘤颈平面的平面几何中心，以所述瘤颈平面的外边缘到所述平面几何中心的平均距离的2倍作为动脉瘤瘤颈直径。从分割的颅内动脉瘤图像中，将瘤颈中心点落到动脉瘤的边缘上距离瘤颈几何中心最近的点，计算动脉瘤直径和高度。确定颅内载瘤血管中心线上游定位点对应的中心线上的点，计算该点与所述路径中心点的连线与动脉瘤直径的夹角，即为动脉瘤入射角。本说明书实施例提供一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量系统，包括以下单元：输入接口，用于MRA的三维DICOM数据的输入；处理工作站，实现颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量；输出单元：将颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量结果进行输出。进一步地，从MRA的三维DICOM数据中，分割颅内载瘤血管图像；基于颅内载瘤血管的中心线和半径，分割颅内动脉瘤图像；对所述颅内动脉瘤图像的形态学参数进行测量。进一步地，所述从MRA的三维DICOM数据中，分割颅内载瘤血管图像，具体包括：从MRA的三维DICOM数据上，选取灰度范围，分割颅内载瘤血管图像。进一步地，所述基于颅内载瘤血管的中心线和半径，分割颅内动脉瘤图像，具体包括：从所述颅内载瘤血管图像上，确定种子点坐标和两个定位点坐标，截取局部三维图像；获取所述局部三维图像中载瘤血管图像的树状中心线，计算颅内载瘤血管的中心线和半径；利用所述局部三维图像的树状中心线和所述种子点坐标，进行形态学膨胀，得到膨胀的颅内动脉瘤图像；沿所述颅内载瘤血管的中心线，以颅内载瘤血管图像半径的加权值作为距离阈值，对所述膨胀的颅内动脉瘤图像进行分割；对分割后的颅内动脉瘤图像进行重建，得到分割的颅内动脉瘤图像。进一步地，所述获取所述局部三维图像中载瘤血管图像的树状中心线，计算颅内载瘤血管的中心线和半径，具体包括：采用查表法，对所述局部三维图像中的点进行删除，得到所述局部三维图像的树状中心线；沿所述树状中心线，计算所述两个定位点间的最短路径，作为颅内载瘤血管的中心线；沿所述颅内载瘤血管的中心线，逐点计算血管边界距离所述颅内载瘤血管图像的中心线的最短距离，作为颅内载瘤血管图像中心线上每一点的半径。进一步地，所述对所述颅内动脉瘤图像的形态学参数进行测量，具体包括：沿所述颅内载瘤血管的中心线，获得颅内载瘤血管表面上截取面积最小的闭合曲线，所述闭合曲线即为动脉瘤瘤颈。从分割的颅内动脉瘤图像中，沿载瘤血管的中心线，确定最短路径中心点，此路径中心点与瘤颈中心点的连线并指向动脉瘤的方向作为瘤颈法向量。从分割的颅内动脉瘤图像中，以瘤颈法向量确定的平面与动脉瘤的截面作为瘤颈平面；确定所述瘤颈平面的平面几何中心，以所述瘤颈平面的外边缘到所述平面几何中心的平均距离的2倍作为动脉瘤瘤颈直径。从分割的颅内动脉瘤图像中，将瘤颈中心点落到动脉瘤的边缘上距离瘤颈几何中心最近的点，计算动脉瘤直径和高度。确定颅内载瘤血管中心线上游定位点对应的中心线上的点，计算该点与所述路径中心点的连线与动脉瘤直径的夹角，即为动脉瘤入射角。本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：本说明书实施例基于MRA的三维DICOM数据，实现了颅内动脉瘤图像的形态学参数的自动测量，能够快速的测量颅内动脉瘤图像的形态学参数，保证颅内动脉瘤图像的形态学参数测量结果的一致性。附图说明为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本说明书提供的一种颅内动脉瘤图像的形本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法，其特征在于，包括以下步骤：从MRA的三维DICOM数据中，分割颅内载瘤血管图像；基于颅内载瘤血管的中心线和半径，分割颅内动脉瘤图像；对所述颅内动脉瘤图像的形态学参数进行测量。

【技术特征摘要】
1.一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量方法，其特征在于，包括以下步骤：从MRA的三维DICOM数据中，分割颅内载瘤血管图像；基于颅内载瘤血管的中心线和半径，分割颅内动脉瘤图像；对所述颅内动脉瘤图像的形态学参数进行测量。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从MRA的三维DICOM数据中，分割颅内载瘤血管图像，具体包括：从MRA的三维DICOM数据上，选取灰度范围，分割颅内载瘤血管图像。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于颅内载瘤血管的中心线和半径，分割颅内动脉瘤图像，具体包括：从所述颅内载瘤血管图像上，确定种子点坐标和两个定位点坐标，截取局部三维图像；获取所述局部三维图像中载瘤血管图像的树状中心线，计算颅内载瘤血管的中心线和半径；利用所述局部三维图像的树状中心线和所述种子点坐标，进行形态学膨胀，得到膨胀的颅内动脉瘤图像；沿所述颅内载瘤血管的中心线，以颅内载瘤血管图像半径的加权值作为距离阈值，对所述膨胀的颅内动脉瘤图像进行分割；对分割后的颅内动脉瘤图像进行重建，得到分割的颅内动脉瘤图像。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述局部三维图像中载瘤血管图像的树状中心线，计算颅内载瘤血管的中心线和半径，具体包括：采用查表法，对所述局部三维图像中的点进行删除，得到所述局部三维图像的树状中心线；沿所述树状中心线，计算所述两个定位点间的最短路径，作为颅内载瘤血管的中心线；沿所述颅内载瘤血管的中心线，逐点计算血管边界距离所述颅内载瘤血管图像的中心线的最短距离，作为颅内载瘤血管图像中心线上每一点的半径。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述颅内动脉瘤图像的形态学参数进行测量，具体包括：沿所述颅内载瘤血管的中心线，获得颅内载瘤血管表面上截取面积最小的闭合曲线，所述闭合曲线即为动脉瘤瘤颈。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述颅内动脉瘤图像的形态学参数进行测量，具体包括：从分割的颅内动脉瘤图像中，沿载瘤血管的中心线，确定最短路径中心点，此路径中心点与瘤颈中心点的连线并指向动脉瘤的方向作为瘤颈法向量。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述颅内动脉瘤图像的形态学参数进行测量，具体包括：从分割的颅内动脉瘤图像中，以瘤颈法向量确定的平面与动脉瘤的截面作为瘤颈平面；确定所述瘤颈平面的平面几何中心，以所述瘤颈平面的外边缘到所述平面几何中心的平均距离的2倍作为动脉瘤瘤颈直径。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述颅内动脉瘤图像的形态学参数进行测量，具体包括：从分割的颅内动脉瘤图像中，将瘤颈中心点落到动脉瘤的边缘上距离瘤颈几何中心最近的点，计算动脉瘤直径和高度。9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述颅内动脉瘤图像的形态学参数进行测量，具体包括：确定颅内载瘤血管中心线上游定位点对应的中心线上的点，计算该点与所述路径中心点的连线与动脉瘤直径的夹角，即为动脉瘤入射角。10.一种颅内动脉瘤图像的形态学参数的测量系统，其特征在于，包括以下单元：输入接口，用于MRA的三维DICOM数据的输入；处理工作站，实现颅内动...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文智，冯雪，宋凌，杨光明，秦岚，
申请(专利权)人：强联智创北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11