血管中心线提取方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种血管中心线提取方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取初始图像以及中心线模型；根据所述中心线模型，对所述初始图像进行初定位得到初始血管中心线；对所述初始血管中心线进行动态规划，得到最终血管中心线。通过对利用血管中心线模型得到的初始血管中心线进行动态规划，可以有效的改善血管中心线的连续情况，进一步的避免提取的血管中心线在多条血管中的跳变，从而提高血管中心线分割的准确度，使血管中心线提取的更加完整。

Method, device, computer equipment and storage medium for extracting blood vessel centerline

【技术实现步骤摘要】
血管中心线提取方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及医学图像处理
，特别是涉及一种血管中心线提取方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
心血管疾病是发病率和死亡率较高的疾病，并且具有发病急、隐蔽性强等特性，因此实现心脏疾病的诊断具有十分重要的临床意义。目前，伴随着CT的成像速度和扫描精度的提高，CT医学影像已被广泛应用于心脏检查和疾病诊断。与此同时，为了更好地实现心血管疾病的检查，心脏血管分割和血管边缘提取作为一种辅助手段被广泛使用。它可以精确的提取出血管的边缘和轮廓，通过提取的血管轮廓可以让医生更加方便的观察狭窄、钙化和斑块等情况，从而为医生对心血管疾病的早期预防和诊断提供依据。目前的传统技术，对于血管中心线的分割，主要是基于区域增长以及基于血管中心线模型。基于区域增长的血管中心线分割技术：首先会利用图像增强算法将管状特征进行增强，然后基于增强的结果进行区域增长，从而完成血管分割和边缘提取。基于血管中心线模型的血管中心线分割技术：首先需要建立血管中心线模型，然后利用心脏位置关系将血管中心线模型定位到心脏内部，最后利用血管中心线模型在周边多次迭代完成血管中心线的分割。基于区域增长的血管中心线分割技术是基于种子点的区域增长，这种技术在血管中心线造影不够清晰或者造影有剪短的时候经常会导致血管中心线提取不完整。而基于血管中心线模型的血管中心线分割技术可以利用模型的先验知识在模型的周边查找血管中心线，可以避免区域增长而导致的血管中心线提取不完整，但普通的血管中心线模型只是对模型上的点在周边进行迭代，并没有考虑血管中心线模型沿着血管的层次迭代可能会导致血管中心线在多条血管上跳变。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够完整提取血管中心线并且能防止血管中心线在多条血管上跳变的血管中心线提取方法、装置、计算机设备和存储介质。一种血管中心线提取方法，所述方法包括：获取初始图像以及中心线模型；根据所述中心线模型，对所述初始图像进行初定位得到初始血管中心线；对所述初始血管中心线进行动态规划，得到最终血管中心线。在其中一个实施例中，所述根据所述中心线模型，对所述初始图像进行初定位得到初始血管中心线包括：根据所述中心线模型以及初始图像，获取中心线模型与初始图像的变化关系；将所述中心线模型代入中心线模型与初始图像的变化关系，得到初始血管中心线。在其中一个实施例中，所述对所述初始血管中心线进行动态规划，得到最终血管中心线包括：在所述初始图像的每个横断面图像中，获取各像素点作为血管中心点的概率值；从第一幅所述横断面图像起，以偏移半径作为约束条件获取概率最大的像素点对应的中心线路径；选取多幅横断面图像的累计概率值最大的中心线路径作为最终血管中心线。在其中一个实施例中，所述从第一幅所述横断面图像起，以偏移半径作为约束条件获取概率最大的像素点对应的中心线路径包括：根据所述偏移半径设定约束条件；根据每个所述横断面图像中各像素点作为血管中心点的概率值，依次获取每一幅横断面图像中满足所述约束条件的概率值最大的像素点；根据所述概率值最大的像素点，获取概率最大的像素点对应的中心线路径。在其中一个实施例中，所述约束条件为：相邻两幅横断面图像中选取的两个像素点之间的距离小于等于预设阈值。在其中一个实施例中，所述获取初始图像以及中心线模型之前还包括：获取多组标准图像；根据多组所述标准图像得到中心线模型。在其中一个实施例中，所述根据多组所述标准图像得到中心线模型包括：根据多组所述标准图像，确定多组所述标准图像中的血管中心线；将多组所述血管血中心线映射在同一坐标系中；对多组所述血管血中心线上对应位置坐标取平均值得到中心线模型。一种血管中心线提取装置，所述装置包括：获取模块，用于获取初始图像以及中心线模型；初始血管中心线模块，用于根据所述中心线模型，对所述初始图像进行初定位得到初始血管中心线；最终血管中心线模块，用于对所述初始血管中心线进行动态规划，得到最终血管中心线。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一种所述方法的步骤。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一种所述的方法的步骤。上述血管中心线提取方法、装置、计算机设备和存储介质，首先获取初始图像以及中心线模型，再利用中心线模型在初始图像中定位初始血管中心线，最后对初始血管中心线进行动态规划，得到最终血管中心线。通过对利用血管中心线模型得到的初始血管中心线进行动态规划，可以有效的改善血管中心线的连续情况，进一步的避免提取的血管中心线在多条血管中的跳变，从而提高血管中心线分割的准确度，使血管中心线提取的更加完整。附图说明图1为一个实施例中血管中心线提取方法的流程示意图；图2为一个实施例中血管中心线提取装置的结构框图；图3为一个实施例中计算机设备的内部结构图。附图标记：获取模块100、初始血管中心线模块200、最终血管中心线模块300。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。计算机断层扫描设备(CT)通常包括机架、扫描床以及供医生操作的控制台。机架的一侧设置有球管，与球管相对的一侧设置有探测器。控制台为控制球管以及探测器进行扫描的计算机设备，计算机设备还用于接收探测器采集到的数据，并对数据进行处理重建，最终形成CT图像。在利用CT进行扫描时，患者躺在扫描床上，由扫描床将患者送入机架的孔径内，机架上设置的球管发出X射线，X射线穿过患者被探测器接收形成数据，并将数据传输给计算机设备，计算机设备对数据进行初步处理以及图像重建得到CT图像。在一个实施例中，如图1所示，提供了一种血管中心线提取方法，包括以下步骤：步骤S102，获取初始图像以及中心线模型。具体地，初始图像为计算机断层扫描设备获取的包括人体血管的任意组织器官的图像。其中，初始图像可以是计算机断层扫描设备实时扫描得到的图像，也可以是存储器内存储的利用计算机断层扫描设备得到的图像。中心线模型是多个图像以及与图像相应的血管中心线的平均模型，代表了一种统计信息，体现为一组具体的坐标，该组坐标的连线表示血管中心线。血管可以是冠状动脉，冠状动脉是为心脏供给血液的动脉，起于主动脉根部的主动脉窦内，分为左右两支，位于心脏的表面。步骤S104，根据中心线模型，对初始图像进行初定位得到初始血管中心线。具体地，根据中心线模型以及初始图像，获取中心线模型与初始图像的相似变化关系。其中，相似变化关系为中心线模型坐标与初始图像坐标的线性关系。将中心线模型代入中心线模型与初始图像的相似变化关系，得到初始血管中心线。在其中一个实施例中，相似变化关系的方程为：rr＝sR(rl)+r0其中，s为缩放系数；R为旋转矩阵；r0为平移参数；r]为中心线模型中点的坐标；rr为初始血管中心线的点的坐标。步骤S106，对初始血管中心线进行动态规划，得到最终血管中心线。具体地，在初始图像的每个横断面图像中，获取各像素点作为血管中心点的概率值。其中，初始图像中能够提取出冠状面图像、矢状面图像以及横断面图像。冠状本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种血管中心线提取方法，其特征在于，所述方法包括：获取初始图像以及中心线模型；根据所述中心线模型，对所述初始图像进行初定位得到初始血管中心线；对所述初始血管中心线进行动态规划，得到最终血管中心线。

【技术特征摘要】
1.一种血管中心线提取方法，其特征在于，所述方法包括：获取初始图像以及中心线模型；根据所述中心线模型，对所述初始图像进行初定位得到初始血管中心线；对所述初始血管中心线进行动态规划，得到最终血管中心线。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述中心线模型，对所述初始图像进行初定位得到初始血管中心线包括：根据所述中心线模型以及初始图像，获取中心线模型与初始图像的变化关系；将所述中心线模型代入中心线模型与初始图像的变化关系，得到初始血管中心线。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始血管中心线进行动态规划，得到最终血管中心线包括：在所述初始图像的每个横断面图像中，获取各像素点作为血管中心点的概率值；从第一幅所述横断面图像起，以偏移半径作为约束条件获取概率最大的像素点对应的中心线路径；选取多幅横断面图像的累计概率值最大的中心线路径作为最终血管中心线。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从第一幅所述横断面图像起，以偏移半径作为约束条件获取概率最大的像素点对应的中心线路径包括：根据所述偏移半径设定约束条件；根据每个所述横断面图像中各像素点作为血管中心点的概率值，依次获取每一幅横断面图像中满足所述约束条件的概率值最大的像素点；根据所述概率值最大的像素点，...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈建华，王晓东，
申请(专利权)人：上海联影医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31