用于针对经导管主动脉瓣植入进行介入规划的方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及用于针对经导管主动脉瓣植入进行介入规划的方法和系统。公开了一种用于通过使用计算机断层扫描(CT)数据而针对经导管主动脉瓣植入进行自动介入规划的方法和系统。在患者的CT容积中检测患者特定的主动脉瓣模型。通过检测患者特定的主动脉瓣模型在CT容积中的全局位置、基于检测到的全局位置检测主动脉瓣界标以及拟合主动脉根部表面模型，检测患者特定的主动脉瓣模型。基于患者特定的主动脉瓣模型，自动确定用于捕获术中荧光图像和主动脉瓣的解剖学测量结果的C型臂成像装置的测角参数。

【技术实现步骤摘要】
用于针对经导管主动脉瓣植入进行介入规划的方法和系统本申请要求在2011年11月23日提交的美国临时申请No.61/563,090的权益，该美国临时申请的公开内容通过引用结合于此。
本专利技术涉及一种使用3D计算机断层扫描(CT)数据针对经导管主动脉瓣植入(TAVI)的介入规划(interventionplanning)，并且更特别地，涉及基于在3DCT数据中检测到的患者特定的解剖体来得到用于TAVI介入的参数。
技术介绍
瓣膜性心脏病(VHD)影响大量人，并且经常要求昂贵的诊断和介入过程以及长期管理。主动脉瓣狭窄是一类VHD，其中主动脉瓣的变窄阻碍血液从左心室流到主动脉。在主动脉瓣狭窄的大多数情况下，主动脉瓣置换(AVR)是唯一有效的治疗。传统上，AVR手术已经要求大型开胸过程，所述大型开胸过程带有对于患者显著的风险。类似地，其他类型的VHD也已经利用手术瓣膜修复或置换被传统地治疗。然而，近来，在针对使用非手术的微创过程的VHD治疗的概念、工具、技术和患者选择中已经存在重要进展。这种微创过程正开始被用作传统手术技术的替代。经导管瓣膜介入(诸如经导管主动脉瓣植入(TAVI))提供了减少手术瓣膜置换或修复的程序性(procedural)发病率、死亡率和成本的潜力，同时加速患者恢复。TAVI可以被利用用于高风险手术患者中的主动脉瓣置换。然而，在没有直接接近和观察受疾病侵袭的主动脉瓣的情况下，这样的介入由诸如C型臂荧光成像之类的高级实时成像设备来引导。C型臂荧光图像中的主动脉瓣的正交视图通常被用来允许医生确定人造主动脉瓣的最佳部署位置。在当前临床实践中，C型臂成像系统的测角参数(angulationparameter)由医生手动确定，以实现术中C型臂荧光图像中的想要的视图。
技术实现思路
本专利技术提供了一种用于通过使用3D计算机断层扫描(CT)数据针对经导管主动脉瓣植入(TAVI)进行自动介入规划的方法和系统。本专利技术的实施例根据单相CT数据自动检测主动脉瓣的患者特定模型，并且基于主动脉瓣的患者特定的模型来自动得到用于术中C型臂荧光装置的测角参数。本专利技术的实施例还基于能够被用来选择合适的植入尺寸的主动脉瓣的患者特定模型而自动确定直径和圆周测量结果。在本专利技术的一个实施例中，在患者的CT容积中检测患者特定的主动脉瓣模型。基于患者特定的主动脉瓣模型自动确定至少一个介入参数。通过检测患者特定的主动脉瓣模型在CT容积中的全局位置、基于检测到的全局位置检测CT容积中的主动脉瓣界标(landmark)以及使主动脉根部(root)表面模型拟合(fit)到CT容积，可以检测到患者特定的主动脉瓣模型。附图说明通过参考以下详细描述和附图，本专利技术的这些和其它优点对于本领域技术人员将是明显的。图1图示了根据本专利技术的实施例的用于自动TAVI规划的方法；根据本专利技术的实施例，图2图示了主动脉瓣的生理模型；图3图示了根据本专利技术的实施例的用于估计CT容积中的患者特定的主动脉瓣模型的方法；图4图示了在CT容积中检测到的示例性的患者特定的主动脉瓣模型；图5图示了用于在有噪声的CT数据集中检测患者特定的主动脉瓣模型的示例性结果；并且图6是能够实施本专利技术的计算机的高级框图。具体实施方式本专利技术涉及一种用于通过使用3D计算机断层扫描(CT)数据而针对经导管主动脉瓣植入(TAVI)进行自动介入规划的方法和系统。在此描述本专利技术的实施例，以给出对自动介入规划方法的直观理解。数字图像经常包括一个或多个对象(或形状)的数字表示。在此，对象的数字表示经常在标识和操纵对象的方面被描述。这样的操纵是在计算机系统的存储器或其它电路/硬件中被完成的虚拟操作。因此，要理解的是，本专利技术的实施例可以使用存储在计算机系统内的数据在计算机系统内被执行。本专利技术的实施例根据单相CT数据自动检测主动脉瓣的患者特定的模型，并且基于主动脉瓣的患者特定的模型来自动确定用于术中C型臂荧光装置的测角参数和主动脉瓣的解剖学测量结果。本专利技术的实施例利用全自动的患者特定的主动脉瓣建模和TAVI介入规划的估计框架。该框架依赖于主动脉瓣的生理模型，该主动脉瓣的生理模型包括显式表示并且捕获各种各样的解剖学的和病理学的变化。本专利技术的实施例利用健壮的(robust)和有效的基于辨别学习(discriminativelearning)的系统，以从CT数据中提取主动脉瓣模型的患者特定的参数。患者特定的主动脉瓣模型估计被表达为多尺度(multi-scale)问题，通过该多尺度问题渐进地学习复杂性增加的模型。基于患者特定的建模技术，TAVI规划的临床工作流被支持和被自动化。这里所描述的机器学习算法可以由来自于如下患者的CT医学图像的大数据库来支持：所述患者受各种各样的主动脉瓣疾病侵袭，所述患者包括具有严重狭窄和钙化的患者。本专利技术的实施例提供集成解决方案，以简化和加速TAVI规划过程。图1图示了根据本专利技术的实施例的用于自动TAVI规划的方法。如在图1中所图示的那样，在步骤102处，接收3DCT容积。CT容积可以是包括患者的至少心区的术前CT容积。CT容积可以直接从CT扫描仪被接收到，或可以通过加载患者的之前存储的CT容积而被接收到。在步骤104处，在CT容积中检测患者特定的主动脉瓣模型。特别地，主动脉瓣的能够捕获复杂的形态学和病理学变化的生理模型拟合到CT容积，以便估计针对患者的患者特定的主动脉瓣模型。根据本专利技术的实施例，图2图示了主动脉瓣的生理学模型。如在图2中所示出的那样，在主动脉瓣模型200中所表示的解剖学结构包括六个解剖学界标，即三个主动脉瓣连合部(commissure)202、204和206和三个主动脉瓣枢纽(hinge)208、210和212以及主动脉根部214。为了有效地处理解剖学复杂性，模型表示和相对应的参数化分等级地被构建并且包括：全局仿射(affine)模型、表示解剖学界标202、204、206、208、210和212的非刚性(non-rigid)界标模型m以及主动脉根部214的全表面模型M。主动脉瓣模型在CT容积中的全局位置利用在三维笛卡尔空间中的相似变换被参数化：其中(cx，Cy，cz)、和(sx，sy，sz)分别是位置、定向和尺度参数(scaleparameter)。通过主动脉瓣的重心给出所述位置，而尺度参数被选择来使得主动脉瓣的整个解剖体被包括在与仿射参数化相对应的边界框(boundingbox)中。长轴的定向由主动脉-连合部平面的法向向量来限定，而短轴被定向为从重心指向LR-连合部。下一复杂程度的主动脉瓣模型由六个解剖学界标来建模：分别为R-枢纽208、N-枢纽210和L-枢纽212，以及分别为LR-连合部202、RN-连合部204和NL-连合部206。主动脉瓣模型的最高抽象层对主动脉根部214的3D表面进行建模。主动脉根部214由管状网格(tubulargrid)表示，所述管状网格与主动脉圆周方向u和上升(ascending)方向v对齐。在可能的实施方案中，主动脉根部表面模型包括36×20个顶点和1368个面。为了使效率最大化并且遵守分等级的模型定义，通过使用如下估计算法来在患者的CT容积中估计患者特定的主动脉瓣模型：所述估计算法基于健壮的学习方法并包括全局定位阶段、解剖学界标估计阶段和表面模本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于针对经导管主动脉瓣植入进行介入规划的方法，其包括：在患者的计算机断层扫描(CT)容积中检测患者特定的主动脉瓣模型；基于患者特定的主动脉瓣模型，自动确定至少一个介入参数。

【技术特征摘要】
2011.11.23 US 61/563,090;2012.11.21 US 13/682,8201.一种用于针对经导管主动脉瓣植入进行介入规划的方法，其包括：在患者的计算机断层扫描(CT)容积中检测患者特定的主动脉瓣模型；基于患者特定的主动脉瓣模型，自动确定至少一个介入参数；其中，在患者的计算机断层扫描(CT)容积中检测患者特定的主动脉瓣模型包括：检测患者特定的主动脉瓣模型在CT容积中的全局位置；基于患者特定的主动脉瓣模型的检测到的全局位置，检测CT容积中的多个主动脉瓣界标；以及使主动脉根部表面模型拟合到CT容积；其中，基于患者特定的主动脉瓣模型的检测到的全局位置来检测CT容积中的多个主动脉瓣界标包括：通过使用相对应的多个经过训练的界标检测器，检测多个主动脉瓣界标，其中所述多个经过训练的界标检测器受制于患者特定的主动脉瓣模型的检测到的全局位置。2.根据权利要求1所述的方法，其中，患者特定的主动脉瓣模型包括全局仿射模型、包含三个主动脉瓣连合部界标和三个主动脉瓣枢纽界标的界标模型和主动脉根部表面模型。3.根据权利要求1所述的方法，其中，检测患者特定的主动脉瓣模型在CT容积中的全局位置包括：通过使用边缘空间学习，检测仿射变换，所述仿射变换限定患者特定的主动脉瓣模型在CT容积中的全局位置。4.根据权利要求1所述的方法，其中，基于患者特定的主动脉瓣模型的检测到的全局位置来检测CT容积中的多个主动脉瓣界标包括：在受制于检测到的全局位置的搜索空间中，通过使用相应的经过训练的界标检测器来检测三个主动脉瓣枢纽和三个主动脉瓣连合部中的每个。5.根据权利要求1所述的方法，其中，以第一分辨率检测患者特定的主动脉瓣模型在CT容积中的全局位置，并且以比第一分辨率精细的第二分辨率检测多个主动脉瓣界标。6.根据权利要求1所述的方法，其中，使主动脉根部表面模型拟合到CT容积包括：根据经过学习的统计学形状模型生成多个主动脉瓣形状；通过使用患者特定的主动脉瓣模型的检测到的全局位置，将多个主动脉瓣形状中的每个投影到CT图像的图像空间，从而导致多个表面模型假设；以及通过使用经过训练的分类器来将表面模型假设中的一个选择作为主动脉根部表面模型。7.根据权利要求1所述的方法，其中，在患者的计算机断层扫描(CT)容积中检测患者特定的主动脉瓣模型还包括：通过使用经过训练的边界检测器来精炼主动脉根部表面模型。8.根据权利要求1所述的方法，其中，基于患者特定的主动脉瓣模型来自动确定至少一个介入参数包括：自动确定用于C型臂成像系统的测角参数以获得术中荧光图像。9.根据权利要求8所述的方法，其中，自动确定用于C型臂成像系统的测角参数以获得术中荧光图像包括：基于患者特定的主动脉瓣模型中的枢纽界标点，限定环平面；以及确定测角参数，使得C型臂成像系统的观察定向与环平面正交。10.根据权利要求8所述的方法，其中，自动确定用于C型臂成像系统的测角参数以获得术中荧光图像包括：根据患者特定的主动脉瓣模型确定环测量结果。...

【专利技术属性】
技术研发人员：S·格尔比奇，R·I·约纳塞奇，F·贝加希盖拉，D·伯恩哈德特，B·乔治斯库，D·科马尼丘，
申请(专利权)人：西门子公司，
类型：发明
国别省市：