图像处理方法、图像处理装置和非暂时性计算机可读介质制造方法及图纸

本公开涉及一种图像处理方法、图像处理装置和非暂时性计算机可读介质。其中方法包括：获取血管树的3D中心线；获取所述血管树的2D中心线和2D血管几何信息；将所述血管树的3D中心线配准到所述血管树的2D中心线；基于配准结果，将所述血管树的2D中心线上各个位置的2D血管几何信息转移到所述血管树的3D中心线上的相应位置，以构建所述血管树的3D模型。该方法在计算血流储备分数(FFR)时，结合血管树3D图像的整体空间信息和2D图像的血管几何信息，如此能够获得更加准确的血管树3D模型。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、图像处理装置和非暂时性计算机可读介质相关申请的交叉引用本申请要求2019年5月21日提交的美国临时申请第62/851,067号的优先权，其全部内容通过引用结合在此。
本公开涉及一种图像处理方法、图像处理装置和非暂时性计算机可读介质。
技术介绍
当由于冠状动脉病变而使心脏供血不足时，可能会发生心肌缺血。病变信息可通过计算机断层扫描血管造影(CTA)或冠状X线血管造影(CAG)等放射学技术进行评估。在这些技术中，通常在捕获图像的同时将造影剂注入血流。造影剂突出显示冠状血管的管腔结构，然后可以进行医学图像分析以量化血管的几何形状。尽管这些技术提供了可视化血管几何形状的方法，但它们无法提供功能性血液供应和冠状动脉病变的血流动力学意义的评估。例如，来自血管几何形状的严重狭窄可能不会明显导致该血管向心肌块的血液供应不足。仅基于这种视觉解释的病变诊断可能会导致不必要的经皮冠状动脉介入治疗(PCI)。血流分数储备(FFR)是基于压力的指数，也是目前评估冠状动脉病变在提供血液中的功能重要性的金标准。通过操纵压力线来测量冠状动脉近端和目标病变远端的压力值。两个压力值之间的比率提供了一种精确的方法来量化特定病变的功能重要性。有创FFR测量尚未在临床上得到广泛应用，部分是由于其成本高，以及并非所有患者都适合该手术中使用的药理学。为了克服这些限制，引入了虚拟FFR技术，即基于CTA或CAG的FFR仿真，无需进行有创压力测量。这些技术采用血管几何建模和血液动力学控制方程来求解血液动力学参数，包括计算FFR所需的压力值。当前，可以从独立的CTA或CAG成像技术获得虚拟FFR评估，然而这两者都有其优势和局限性。在CTA衍生的虚拟FFR中，从CTA体积数据中分割出与血管腔相对应的区域，并将其重建为3D冠状动脉树。在CTA中，每个体素都有固定的已知空间尺寸。因此，CTA保留了出色的空间完整性，从CTA重建的3D模型包含准确的位置信息。但是，由于分辨率的限制，CTA分割可能不足以进行精确的血管管腔尺寸(即假设血管呈管状结构的半径)的估算。另外，一些与CTA相关的成像问题(例如与严重钙化有关的运动伪影和泛光伪影)可能会严重妨碍邻近区域血管的精确分割，尤其是对于病变狭窄的准确重塑。最后，CTA成像不提供患者特定的血流信息，这对于FFR计算很重要。在CAG衍生的虚拟FFR中，通常使用来自不同角度和预定义角度的两个或多个2D血管造影术序列来重建血管的3D模型。CAG图像是当前狭窄量化的黄金标准。由于X射线图像的分辨率更高，因此与CTA衍生的对应物相比，可以更准确地描绘血管边界，同时还能够提取患者特定的冠状动脉血流信息，例如，可以使用基于TIMI(心肌梗塞中的血栓溶解)帧计数方法的方法。基于CAG成像的虚拟FFR的主要局限性是从2D图像的多个视图进行3D重建时遇到的困难。首先，从数量有限的视图中重建3D模型时会存在固有的模糊性，尤其是在血管轮廓重叠的区域。其次，图像序列之间的视角必须大于特定的阈值(例如25度)，以允许在两个视图之间进行准确的重建，理想地，视角应垂直于感兴趣的血管，以便完全捕获其包括病变的真实几何形状。然而，在临床常规过程中，确保介入医师的这种精确操作是不切实际的。实际上，视角偏离直角的距离越多，发生的透视就越多，从而导致重建模型中血管的长度和半径的准确性越差。在血管重建过程中，至少需要两个视角来进行血管重建，这会给介入医师带来额外的干扰，这不可避免地增加了临床工作量和负担。
技术实现思路
提供本公开是为了克服上述技术缺陷。本公开引入了该方法在计算血流储备分数(FFR)时，结合血管树CTA图像的整体空间信息和CAG图像的血管几何信息的方法，如此能够获得更加准确的血管树3D模型，同时减少介入医师的临床工作量和负担。在第一方面，本公开提供了一种图像处理方法，包括：获取血管树的3D中心线；获取所述血管树的2D中心线和2D血管几何信息；将所述血管树的3D中心线配准到所述血管树的2D中心线；基于配准结果，将所述血管树的2D中心线上各个位置的2D血管几何信息转移到所述血管树的3D中心线上的相应位置，以构建所述血管树的3D模型。在第二方面，本公开提供了一种图像处理装置，包括：第一获取单元，被配置为获取血管树的3D中心线；第二获取单元，被配置为获取所述血管树的2D中心线和2D血管几何信息；中心线配准单元，被配置为将所述血管树的3D中心线配准到所述血管树的2D中心线；几何信息转移单元，被配置为基于配准结果，将所述血管树的2D中心线上各个位置的2D血管几何信息转移到所述血管树的3D中心线上相应位置，以构建所述血管树的3D模型。在第三方面，本公开提供了一种存储有指令的非暂时性计算机可读介质，当所述指令由处理器执行时，执行根据本公开第一方面各实施例的图像处理方法。如此，本公开的第一、第二、第三方面能够结合血管树CTA图像的整体空间信息和CAG图像的血管几何信息的方法，以获得更加准确的血管树3D模型，同时减少介入医师的临床工作量和负担。应当理解，以上一般性描述和以下详细描述仅为示例性和说明性的，并不作为对要求保护的本专利技术的限制。附图说明在不一定按比例绘制的附图中，相同的附图标记可以描述不同视图中的类似部件。具有字母后缀或不同字母后缀的相同数字可表示类似部件的不同实例。附图通常通过示例而非通过限制的方式示出了各种实施例，并且与说明书以及权利要求书一起用于对所公开的实施例进行说明。这样的实施例是例证性的，而并非旨在作为本方法、装置、系统或其上存储有用于实现该方法的指令的非暂时性计算机可读介质的穷尽或排他实施例。图1a示出了根据本公开实施例的图像处理方法的流程图；图1b示出了根据本公开实施例的中心线配准的流程图图2a示出了根据本公开的实施例的CAG图像；图2b示出了根据本公开的实施例的CAG图像的二元图；图2c示出了根据本公开的实施例的中心线配准结果；图3示出了根据本公开的实施例的半径转移后的血管图像；图4示出了根据本公开的实施例的基于动态时间扭曲的中心线配准示意图；图5示出了根据本公开的实施例的血管3D模型；图6示出了根据本公开的实施例的图像处理装置的框图；以及图7示出了根据本公开的另一实施例的图像处理装置的框图。具体实施方式本文中的表述“第一图像”和“第二图像”仅仅是对图像进行区分，并不旨在限定数量。本文中所描述的各个流程中，附图中所示的步骤顺序仅仅作为示例，在不影响各个步骤的逻辑关系的情况下，相关步骤可以采用与图示不同的顺序来灵活执行。图1a示出了根据本公开实施例的图像处理方法的流程图。在步骤S1中，获取血管树的3D中心线。步骤S1中对血管树的3D中心线的“获取”包含直接取得现成的3D中心线或者通过对第一图像的一系列处理来提取得到。在一些实施例中，可以通过以下方式来获取用于提取血管树的3D中心线的第一图像：计算机断层扫描造影(CTA)、灌注计算本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：/n获取血管树的3D中心线；/n获取所述血管树的2D中心线和2D血管几何信息；/n将所述血管树的3D中心线配准到所述血管树的2D中心线；/n基于配准结果，将所述血管树的2D中心线上各个位置的2D血管几何信息转移到所述血管树的3D中心线上的相应位置，以构建所述血管树的3D模型。/n

【技术特征摘要】
20190521 US 62/851,0671.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
获取血管树的3D中心线；
获取所述血管树的2D中心线和2D血管几何信息；
将所述血管树的3D中心线配准到所述血管树的2D中心线；
基于配准结果，将所述血管树的2D中心线上各个位置的2D血管几何信息转移到所述血管树的3D中心线上的相应位置，以构建所述血管树的3D模型。


2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，其中，
所述血管树的3D中心线基于利用计算机断层扫描造影(CTA)、灌注计算机断层扫描(CTP)、核磁共振成像(MRI)其中之一所得的第一图像来提取；
所述血管树的2D中心线和2D血管几何信息基于利用X射线造影术(AG)的单个投影角度、血管内超声成像技术(IVUS)、光学相干断层扫描(OCT)其中之一所得第二图像来提取；
所述2D血管几何信息包括2D中心线上各个位置的半径。


3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述方法还包括获取血管树的3D血管几何信息。


4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述血管树包括冠脉树，将所述血管树的3D中心线配准到所述血管树的2D中心线包括：
确定所述血管树的2D血管二元图，所述2D血管二元图中的二元值表示对应像素是否属于血管；
利用所述3D血管几何信息构建用于将所述3D中心线投影到所述2D血管二元图的投影矩阵；
优化所述投影矩阵以最小化投影损失。


5.根据权利要4所述的图像处理方法，其特征在于，初始的投影矩阵根据所述第二图像的DICOM元数据中存储的成像参数来构建。


6.根据权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，优化所述投影矩阵以最小化投影损失包括：基于深度学习或者所述3D中心线与所述2D血管二元图之间的相似度，来优化所述投影矩阵以最小化投影损失。


7.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，基于配准结果，利用基于距离的线性插值和/或动态时间扭曲方法，来将所述血管树的2D中心线上各个位置的2D血管几何信息转移到所述血管树的3D中心线上相应位置。


8.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，还包括：
基于所述血管树的所述第二图像来确定血流信息；
利用构建的所述血管树的3D模型生成计算有限元模型，使用所确定的血流信息作为边界条件，来确定所述血管树各处的血流储备分数(FFR)。


9.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，获取血管树的3D中心线包括：接收所述第一图像；对所述第一图像进行血管分割；基于所述第一图像的分割结果，来提取血管树的3D中心线以及3D血管几何信息；以及
获取所述血管树的2D中心线和2D血管几何信息包括：接收所述第二图像；对所述第二图像进行血管分割；基于所述第二图像的分割结果，来提取血管树的2D中心线和2D血管几何信息。


10.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
第一获取单元，被配置为获取血管树的3D中心线；
第二获取单元，被配置为获取所述血管树的2D...

【专利技术属性】
技术研发人员：李育威，智英轩，刘树宝，尹游兵，曹坤琳，宋麒，
申请(专利权)人：北京昆仑医云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11