一种基于管状特征跟踪的三维血管中轴线提取方法技术

一种基于管状特征增强滤波和脊线跟踪的三维血管中轴线提取方法，包括以下步骤：1)血管造影图像的预处理；2)根据血管方向信息，加上血管中心值是局部最大的特点，采用类似脊线跟踪的方法来提取三维脑补血管中轴线，过程如下：2.1)确定起始跟踪位置：在初始化数据后选择全局最大值做为血管跟踪的起始位置；2.2)消除非轴点：跟踪一根血管后，利用三维区域生长的方法，将该血管所处于的局部区域内的非轴点体素进行消除；2.3)继续跟踪或者停止跟踪：在此找到下一全局最大值做为下一根血管的初始跟踪位置，若全局最大值低于设定的门限值，则表示整个数据已经处理完毕，停止跟踪。本发明专利技术准确性较好。

Method for extracting 3D vascular central axis based on tubular feature enhanced filtering and ridge tracking

A feature extraction method based on enhanced tubular axis of three-dimensional blood vessel filter and ridge line tracking, which comprises the following steps: 1) pretreatment angiography images; 2) according to the vessel direction information, plus the vascular center value is the largest local characteristics, to extract the 3D brain vascular axis, similar methods of ridge line tracking the process is as follows: 2.1) to determine the initial tracking position: select the global maximum value as the starting position tracking of the blood vessels in the initialization data; 2.2) eliminate non axis point: tracking a vessel, using the method of 3D region growing, the non local area of the vascular axis is within the voxel are eliminated 2.3); continue to follow or stop tracking: find a global maximum value as the initial under a vessel tracking position, if the global maximum value is lower than the preset threshold value, said the The data has been processed and stops tracking. The invention has better accuracy.

【技术实现步骤摘要】
基于管状特征增强滤波和脊线跟踪的三维血管中轴线提取方法
本专利技术属于医学图像特殊组织分析与提取方法领域，涉及一种三维血管中轴线提取方法。
技术介绍
目前对血管相关的医学图像处理，首先运用成熟的方法对相关进行分割，针对不同数据的特点运用不同的方法，针对血管造影成像进行分析处理，血管造影数据在图像上的血管部分，往往表现具有“高亮”的特征，即其值相对局部范围比较高。针对这一特点，目前对医学图像的三维血管中轴线提取的技术主要分为以下三大类：第一类、形态学处理方法即用形态学的腐蚀方法，对预处理过的血管数据进行三维细化。由Palágyi,Kálmán、Kuba,Attila等人提出最初的三维细化算法，而后许多研究都在此框架上提出自己的改进方法，针对不同的细化对象进行了改进。第二类、距离变换方法对体数据进行距离变换获得距离图，从而提取血管的中轴线。HeTS等人针对虚拟内窥镜的特点提出了ReliablePath的中心路径提取算法、WanM等人和BitterI等人，提出了各自距离变换的算法，应用在医学图像的拓扑细化中。第三类、模型演化法利用轴点检测，或者上述两种方法获得初始的中轴线，再根据现有模型进行迭代，使其能量达到最优，从而得到最合适的中轴线。K.Krissian等分析了圆柱模型的特点提出了响应的血管分割算法并提取出中心线。此外还有大量相关研究在此类方法上有深入地探讨。以上三种方法各有各的特点，形态学的方法能够得到比较连续的中轴线，但它的结果是基于原始图像的分割结果，若是分割结果不精准或者存在一些噪点伪影等干扰，容易生成很多不正确的或多余的轴线；距离变换方法受原图干扰较小且具有一定的旋转不变性，缩放不变性和平移不变性，获得的中轴线位置准确性高，但是中轴线大多不连续，需要进行后续的处理，且在三维情况中距离变换的方法相对比二维的情况更复杂；模型法需要一个初始轴线，所以可能引入误差，且模型的参数及演化的方法都需进一步考量，算法的复杂度高。随着计算机技术和医学成像技术日新月异的巨大发展，医学图像在对辅助医生对病人病情诊断和治疗的发挥其越来越大的作用。在医学图像中存在丰富的信息反映病人的身体情况，然而目前医生只通过自身的经验和软件简单的显示来观察，容易受到图像自身噪声或者医生主观的判断的影响，可能产生不准确诊断结果。计算机医学图像处理技术，作为在计算机和医学之间的一个交叉学科，通过对医学和成像知识和计算机图像处理两个方面对医学图像进行分析，能够有效地利用医学图像反映的信息，把它以更直观更全面的方式展现处理，从而达到辅助医生进行更有效更准确地诊断的目的。由于成像方式的不同，所得到的医学图像数据也有各自的特点，目前研究较多的，一种是核磁共振成像MRI，它的数据分辨率高，图像质量较好，并且根据不同的信号加权可以获得很多类型的成像，便于医生和学者进行分析研究；另一种则是计算机断层扫描成像CT，它的成像速度相比MRI要快很多，而且成本较低，各个组织成分的CT值在CT数据中都有一定的范围，但是，它也有成像质量一般，容易受到干扰产生伪影等一系列的缺点。针对不同成像方式得到的医学图像数据，国内外学者用不同的方法去分析他们，达到的想要的结果。
技术实现思路
为了克服已有三维血管中轴线提方式的准确性较差的不足，本专利技术提供了一种准确性较好的基于管状特征增强滤波和脊线跟踪的三维血管中轴线提取方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于管状特征增强滤波和脊线跟踪的三维血管中轴线提取方法，所述提取方法包括以下步骤：1)血管造影图像的预处理，过程如下：1.1)最大密度投影处理四维脑部血管造影数据；1.2)多尺度管状增强滤波；1.3)误增强部分剔除；2)根据血管方向信息，加上血管中心值是局部最大的特点，采用类似脊线跟踪的方法来提取三维脑补血管中轴线，过程如下：2.1)确定起始跟踪位置：在初始化数据后选择全局最大值做为血管跟踪的起始位置；2.2)消除非轴点：跟踪一根血管后，利用三维区域生长的方法，将该血管所处于的局部区域内的非轴点体素进行消除；2.3)继续跟踪或者停止跟踪：在此找到下一全局最大值做为下一根血管的初始跟踪位置，若全局最大值低于设定的门限值，则表示整个数据已经处理完毕，停止跟踪。进一步，所述步骤2.1)的过程如下：2.1.1)正方向的跟踪：根据当前点位置想pos(x0,y0,z0)和当前方向E1(a,b,c)，构建其法平面方程a*(x-x0)+b*(y-y0)+c*(z-z0)＝0，设定一个局部范围找到当前位置所处的局部平面；2.1.2)判断是否处于当前平面的局部最大值，若不是，则进行局部最大偏移校正；若是，则根据血管方向E1确定下一跟踪位置搜索区域；2.1.3)在下一跟踪位置搜索区域中找到最大值，判断是否是图像边缘或者与当前位置的值相差过大或者方向差异在一定范围内，若符合要求，该位置是跟踪的下一位置nextpos则返回2.1.1)步骤继续跟踪；若不符合，则换另外以位置继续判断；如果所有位置都不符合，停止正方向的跟踪；2.1.4)逆方向跟踪：与正方向相似，只把跟踪的轴向旋转180°。再进一步，所述提取方法还包括以下步骤：3)血管中轴的分叉和连结处理：整个血管连结操作按中轴线的首部、尾部分为以下两端点的两种操作；对于普通连结情况：3.1)首部连结尾部的情况，2个连接点构成新的血管，将2个中轴线合并；3.2)首部连结首部的情况，2个连接点构成新的血管，将2个中轴线合并，且将被连结的中轴线的所有轴点方向进行反置；3.3)尾部连结首部，2个连接点构成新的血管，将2个中轴线合并；3.4)尾部连结尾部，2个连接点构成新的血管，将2个中轴线合并，且将被连结的中轴线的所有轴点方向进行反置；对于分叉处理情况：需补齐相的轴点；当我们找到2个端点的对应关系时，获得当前位置的一个方向，根据方向进行逐步跟踪来补全中轴线。一直遍历之前得到的初始中轴线，直到不会产生新的轴线的连结操作，完成全局血管中轴提取。更进一步，所述步骤1.1)中，从一个时间序列中获得的不同时刻的造影数据，由于动脉血流在造影剂的作用下能够在成像中反应出高值的特性，利用最大密度投MIP进行时间维度的合并，同时分析各个时间点每个体素的值的变化率，剔除由于成像时造成的伪影的造影数据，从而获得完整的一个血管造影数据。所述步骤1.2)中，针对不同半径大小的血管，利用尺度空间理论，不同半径的血管在符合它尺度下的滤波能够取得相应的最大响应值，通过不同尺度的高斯滤波，构造多尺度的管状增强滤波。所述步骤1.3)中，通过对每一切层的梯度幅值图像，进行最大类间分割得到梯度幅值的门限值，并且根据原数据建议的窗宽窗位值设定原数据的一个门限值，将获得的目标区域进行剔除，目标区域即误增强的区域，再最终结果归一化并与原数据点乘，得到待提取中轴的数据。本专利技术针对人脑进行计算机断层扫描得到的血管造影CT，提取血管中轴线并跟踪血管走向，从而分析整个脑部血管树，便于后续的脑部血管三维重建，血流分析等提供可靠且有效的信息。此外，血管的中轴线能够对血管进一步进行精确分割或者不同模态图像的精确配准提供了一定的拓扑先验，能够是这方面的工作更加有效的进行。本专利技术的有益效果主要表现在：准确性较好。附图说明图1是在时间序列上同一位置的横断面本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于管状特征增强滤波和脊线跟踪的三维血管中轴线提取方法，其特征在于：所述提取方法包括以下步骤：1)血管造影图像的预处理，过程如下：1.1)最大密度投影处理四维脑部血管造影数据；1.2)多尺度管状增强滤波；1.3)误增强部分剔除；2)根据血管方向信息，加上血管中心值是局部最大的特点，采用类似脊线跟踪的方法来提取三维脑补血管中轴线，过程如下：2.1)确定起始跟踪位置：在初始化数据后选择全局最大值做为血管跟踪的起始位置；2.2)消除非轴点：跟踪一根血管后，利用三维区域生长的方法，将该血管所处于的局部区域内的非轴点体素进行消除；2.3)继续跟踪或者停止跟踪：在此找到下一全局最大值做为下一根血管的初始跟踪位置，若全局最大值低于设定的门限值，则表示整个数据已经处理完毕，停止跟踪。

【技术特征摘要】
1.一种基于管状特征增强滤波和脊线跟踪的三维血管中轴线提取方法，其特征在于：所述提取方法包括以下步骤：1)血管造影图像的预处理，过程如下：1.1)最大密度投影处理四维脑部血管造影数据；1.2)多尺度管状增强滤波；1.3)误增强部分剔除；2)根据血管方向信息，加上血管中心值是局部最大的特点，采用类似脊线跟踪的方法来提取三维脑补血管中轴线，过程如下：2.1)确定起始跟踪位置：在初始化数据后选择全局最大值做为血管跟踪的起始位置；2.2)消除非轴点：跟踪一根血管后，利用三维区域生长的方法，将该血管所处于的局部区域内的非轴点体素进行消除；2.3)继续跟踪或者停止跟踪：在此找到下一全局最大值做为下一根血管的初始跟踪位置，若全局最大值低于设定的门限值，则表示整个数据已经处理完毕，停止跟踪。2.如权利要求1所述的基于管状特征增强滤波和脊线跟踪的三维血管中轴线提取方法，其特征在于：所述步骤2.1)的过程如下：2.1.1)正方向的跟踪：根据当前点位置想pos(x0,y0,z0)和当前方向E1(a,b,c)，构建其法平面方程a*(x-x0)+b*(y-y0)+c*(z-z0)＝0，设定一个局部范围找到当前位置所处的局部平面；2.1.2)判断是否处于当前平面的局部最大值，若不是，则进行局部最大偏移校正；若是，则根据血管方向E1确定下一跟踪位置搜索区域；2.1.3)在下一跟踪位置搜索区域中找到最大值，判断是否是图像边缘或者与当前位置的值相差过大或者方向差异在一定范围内，若符合要求，该位置是跟踪的下一位置nextpos则返回2.1.1)步骤继续跟踪；若不符合，则换另外以位置继续判断；如果所有位置都不符合，停止正方向的跟踪；2.1.4)逆方向跟踪：与正方向相似，只把跟踪的轴向旋转180°。3.如权利要求1或2所述的基于管状特征增强滤波和脊线跟踪的三维血管中轴线提取方法，其特征在于：所述提取方法还包括以下步骤：3)血管中轴的分...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪晓妍，祝骋路，杨延红，黄晓洁，刘琪琪，何露露，陈胜勇，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33