基于模型的流动分析和可视化制造技术

本发明专利技术提供了一种用于根据动态诊断观察序列（１０１）对血管系统中的血液流动进行分析的系统（９００）、方法（１００、２００）和装置（６００、７００、８００），以确定血液流动参数（１１２），从而进一步确定滤波、重放速度以及所重放的原始和滤波序列的最终可视化。第一实施例（１００）提取观察的各特征，并使用这些特征从预先确定的具有相关参数的感兴趣血管系统模型中选择适当的模型。改变这些参数以创建与原始观察最匹配的模型实例。第二实施例（２００）显现原始观察（１０１）和由模型预测的观察（１０１′）的重放，以突出它们之间的差。第三实施例（８００）提供了滤波和对重放速度的控制。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】本专利技术涉及一种基于图像序列导出血管中血液流动的模型，从而使导出的模型与标准血管模型相匹配，以自动测量血液流动的属性、识别异常并显现结果，供医生或介入医师利用该模型时作进一步考虑的系统、装置和方法。很多医学成像模式给医生和介入医师提供有关不同血管系统中血液流动的信息。临床观察的自动和计算机辅助分析十几年来一直是研发的一个焦点。这同样适用于血管造影采集的流动分析。这种分析的主要目的是根据示出造影剂在血流中动力学的观察图像序列鲁棒地提取定量和特性流动属性。这种分析必须处理血液的流体属性、心跳、图像噪声、造影剂注射以及其它在临床采集中不能确定或是患者特异性的属性。因此，任何自动流动分析的重要属性在于它能够处理确定各特征的表现的所有已知影响。然而，这么大一组不同影响的先验知识很难合并到基于观察特征的解释的分析中，因此导致大多数当前已知的方法对于临床应用缺乏足够的鲁棒性。从对造影剂通过血管子系统的前进进行成像的血管系统诊断采集中提取的功能信息可提供这些影响的初步测量。例如，对于针对狭窄的分级而言，主治医师主要感兴趣的是狭窄处的压降。对于针对动脉瘤的分级而言，可能感兴趣的是没有绕过动脉瘤而是通过该动脉瘤的血液量，然而对于分叉而言，进入各分支的流动部分是重要的功能信息。所处理的情况决定了什么功能信息是相关的。用于定量血液流动评估的所有已知算法都是基于简单的特征分析，例如一团注射的对比物质的到达时间，并且这些算法没有特异性以及不足以进行复杂血管形态的评估。血液流动测量是评估动脉或静脉疾病(例如，狭窄或动脉瘤)严重性所必需的。可以由介入X射线、超声、使用计算机断层摄影或磁共振成像的重复采集以及其它模式来对造影剂的前进进行成像。给出了针对介入X-->射线的示例；然而，这仅是举例说明并不意味着对X射线模式的任何限制。在微创手术中，介入医师将导管插入到感兴趣血管中，并注射造影剂使血液流动可在其的X射线序列中显现。随后，医师通过视觉检查所采集的X射线序列中造影剂的扩散而对血液流动进行评估。为了在X射线序列中得到流体动力学的最佳视觉效果，需要对图像进行预处理。例如，必须去除背景噪声，这是因为它可产生令人不满意的视觉效果。这尤其可应用于以高帧频采集的流动序列，这是因为由于为了将总的患者剂量保持在可预期的范围内必须使用低的帧剂量(frame dose)而获得较低的图像质量。一种普通的噪声抑制方法是时间滤波，其中对给定数量的帧进行加权和平均。到目前为止，在不考虑患者个体血液流动的情况下一直用固定的参数集来执行信号处理。结果，不适当的参数可扰乱流体动力学效应的视觉效果。在时间滤波的情况下，时间滤波的强度是关键。如果滤波强度选择太高，则在成像期间造影剂团径向改变其的位置。结果，显示出模糊的团块并且丢失了重要的功能信息。因此，时间滤波的强度必须适应实际的流速，这在很大程度上取决于患者、疾病和器官。此外，造影剂主要以高浓度的团块出现，并且观察的可视化常常转为显示这种团块的出现，然而更多诊断上的相关信息包含于显示在造影剂浓度有局部、更小变化的微流现象中。这些局部、更小的变化常常让较大的造影剂团块弄的模糊，而且人们期望有用于揭示并显现微流现象的方法。功能信息能够得到疾病对人体影响的直接测量，但同时通常不会得到很高的期望。因而，对于从医学成像中提取功能信息的需求越来越大。然而，血液流动分析不是临床的常规操作，这是因为从对比增强的X射线图像或其它模式中自动获得的信息并不充分。本专利技术的系统、装置和方法提供了基于具体流动分析的有关个体潜在物理血液流动的功能信息，即在所成像的感兴趣血管子系统中具体患者的血液流动参数。将先验知识灵活地结合到本专利技术的系统、装置和方法的血液流动分析中是一种从现有技术的特征计算分析转换到以适当选择的预测模型为基础的新的基于模型的功能分析的范例。-->在第一实施例中，先验知识来自于流体动力学，并用从一幅或多幅血液流动图像的序列中获得可利用的患者特异性信息进行补充，其中，各图像用于将恰当选择的血液流动行为的模型适配到由患者血液流动图像的序列所表现的真实生理过程。作为本专利技术的基本优势，不再须要进行用公式表示并执行特征分析算法以解释观察(从患者获得的血液流动图像的序列)的所有可能偏差。代替的是，使用本专利技术基于模型的方法，能结合不同的影响以便能够预测在诊断采集中可能遇到的广泛观察和特征。与现有技术的计算特征分析相比的优势在于，本专利技术第一实施例的方法给出了定义明确的可能性，从而将所有有关观察过程的先验知识包括到该分析中。其它的实施例关注于将提取的流动信息进行可视化的有利用法以及以易于访问的方式呈现给观察者。可以对不同的信息和现象进行提取并增强或者滤除，以及基于来自预测的任何偏差引起医生/介入医师注意这些信息和现象，使得医生/介入医师能够用期望的数值实现微流现象的进一步可视化(所识别异常的流动的更详细可视化)并进行视觉比较。在第二实施例中，将诊断图像序列中所包含的造影剂传播与建模得到的与观察序列相匹配的生理流动模式进行比较。各个剩余偏差的可视化和量化用于首先识别异常的流动，然后执行详细地分析，诸如提取的参数与目标血管结构中期望值的分布进行比较。在第三实施例，在滤波步骤期间应用自适应信号预处理(滤波)，以便说明具体患者的血液流动速度、总的血流量和其它相关流动参数。一种替代方案包括自适应滤波，其取决于慢动作重放中的重放速度。图1示出了本专利技术的基于模型的流动分析工作流程，并示出了使用提取的特征来详细说明模型，且包括针对具体患者最终得到的模型的误差测量和校正；图2示出了用于通过确定模型预测和原始观察之间的差来对流动现象进行可视化的方案；图3示出了根据本专利技术的具有观察点和相关模型的动脉瘤；图4示出了与各种血管局部解剖相关的各观察点的示例；图5示出了在其中观察动脉瘤中造影剂流动(来自采集的各原始帧a)-->的各血管段的诊断图像和显现这种异常微流的经处理图像(b)的示例；图6示出了实现第一实施例的基于模型的流动分析的装置；图7示出了实现第二实施例的可视化方案的装置；图8示出了实现对动态观察图像进行滤波的装置；以及图9示出了一种系统，用于由成像模式捕获动态观察、根据本专利技术第三实施例对各图像进行滤波、将本专利技术第一实施例的流动分析应用到滤波后的动态观察中以及用本专利技术第二实施例显现滤波和模拟的动态观察的重放。本领域普通技术人员应当理解本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种根据血管系统中血液流动的诊断观察对其进行分析的方法（１００），包括如下步骤：　提供至少一个示例性血管系统血液流动模型的数据库（６０２），所述至少一个模型具有所建模血管系统的最相关血液流动参数的相关参数集；　以至少两幅图像的序列方式提供诊断观察（１０１），所述图像示出造影剂在所述血管系统中的前进；　根据所提供的诊断观察（１０１），使用所述模型的所述参数集提取一组所述血管系统的所提取定量血液流动特征（１０２）；　从所述数据库（６０２）中选择（１０３）并关联至少一个针对所观察血管系统的血液流动模型（６０３），使得根据预先确定的所述血液流动参数的相关集合的匹配函数，将由所述模型预测的所预测血液流动特征（１０８）与提取的血液流动特征（１０２）相匹配；以及　输出所述模型和所述血液流动参数的相关参数集。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】US 2005-12-9 60/748,8081.一种根据血管系统中血液流动的诊断观察对其进行分析的方法
(100)，包括如下步骤：
提供至少一个示例性血管系统血液流动模型的数据库(602)，所述至
少一个模型具有所建模血管系统的最相关血液流动参数的相关参数集；
以至少两幅图像的序列方式提供诊断观察(101)，所述图像示出造影
剂在所述血管系统中的前进；
根据所提供的诊断观察(101)，使用所述模型的所述参数集提取一组
所述血管系统的所提取定量血液流动特征(102)；
从所述数据库(602)中选择(103)并关联至少一个针对所观察血管
系统的血液流动模型(603)，使得根据预先确定的所述血液流动参数的相
关集合的匹配函数，将由所述模型预测的所预测血液流动特征(108)与提
取的血液流动特征(102)相匹配；以及
输出所述模型和所述血液流动参数的相关参数集。
2.如权利要求1所述的方法(100)，还包括如下步骤，所述选定的模
型预测所述诊断观察(101)和从所述诊断观察(101)中提取的所述组定
量特征(102)中的至少一个。
3.如权利要求2所述的方法(100)，其中，所述预先确定的匹配函数
包括如下步骤，系统地改变所述选定模型的血液流动参数值，直到所述预
测的特征与对应的提取特征彼此间的每个差都小于预先规定的公差。
4.如权利要求3所述的方法(100)，其中，所述系统地改变步骤执行
数值优化过程。
5.如权利要求4所述的方法(100)，其中，观察点处造影剂的局部浓
度既是所述提取特征(102)之一又是所述预测特征(108)之一。
6.如权利要求5所述的方法(100)，还包括如下步骤：
将所述造影剂注射到所述血管系统的血管内；以及
其中，所述诊断观察(101)是通过在所述注射步骤后执行拍摄所述血
管系统的至少两幅X射线图像系列的步骤所获得的诊断X射线。
7.如权利要求8所述的方法(100)，还包括如下步骤，根据拍摄所述
血管系统得到的所述诊断X射线确定所述血管系统的几何结构。
8.如权利要求8所述的方法(100)，还包括给用户呈现所述流动参数
的步骤。
9.如权利要求1所述的方法，其中，所述示例性模型集(602)包括
一种模型，所述模型描述出造影剂在选自如下各机制构成的组的输移机制
作用下通过管状结构的流动：离散、扩散、对流、血管横截面上的变速、
以及心搏周期内的变速。
10.如权利要求1所述的方法(100)，其中：
所述数据库(602)包括针对狭窄的模型；以及
所述组的提取特征(102)包括针对所述狭窄的分级。
11.如权利要求1所述的方法(100)，其中：
所述数据库(602)包括一种模型，所述模型包括至少一个母管和至少
两个形成其分叉的分支管；以及
所述组的提取特征(102)包括进入所述至少两个分支管中的流动部分。
12.如权利要求1所述的方法(100)，其中：
所述数据库(602)包括具有母管的血管的动脉瘤囊模型；以及
所述组的提取特征(102)包括所述母管中流过所述动脉瘤的流动部分。
13.如权利要求13所述的方法(100)，其中，所述动脉瘤囊包括两个
平行的管状血管，一个用于所述母管和一个取替所述动脉瘤本身。
14.如权利要求14所述的方法(100)，其中，所述动脉瘤囊包括具有
均匀造影剂浓度的液体腔。
15.一种根据所观察血管系统中血液流动的诊断观察(101)对其进行
分析的装置(600)，包括：
血管系统中血液流动各示例性模型的数据库(602)，每个模型具有与
所模拟血管系统最相关的血液流动参数的相关集合；以及
模型实例生成器(600)，用于控制基于所观察血管系统的提取特征
(102)从所述数据库(602)中选择并关联的至少一个示例性模型的实例
的创建，使得根据预先确定的所述血液流动参数相关集合的匹配函数，将
由所述至少一个模型预测的所预测血液流动特征(108)与所提取的血液流
动特征(102)相匹配。
16.一种根据血管系统中血液流动的诊断观察对其进行可视化的方法
(200)，包括如下步骤：
通过执行权利要求1所述的方法确定血液流动模型及其血液流动参数，
使得所述模型基于所述流动参数预测所述观察；以及
提供可视化装置(700)以基于所述流动参数显现所述模型的血液流动。
17.如权利要求16所述的方法(200)，还包括如下步骤：
使用所确定出的血液流动模型生成预测的观察；以及
用所提供的可视化装置显现所述观察和所述观察与所述预测的观察之
间的差。
18.如权利要求16所述的方法(200)，还包括如下步骤：
使用所确定出的血液流动模型生成预测的观察；
用所提供的可视化装置显现所述观察；以及
用所述观察与所述预测的观察之间的差的函数增强所显现的观察。
19.如权利要求18所述的方法(200)，其中，所述函数是根据所述差
创建的颜色叠加。
20.如权利要求19所述的方法(200)，其中，所述预测的观...

【专利技术属性】
技术研发人员：J威斯，A格罗特，J布雷多诺，T布鲁金斯，P龙根，R赫尔曼斯，H施泰因豪泽，
申请(专利权)人：皇家飞利浦电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：NL[荷兰]