血管外部影像与腔内影像的配准方法、装置及计算设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种血管外部影像与腔内影像的配准方法，包括以下步骤：在血管腔内影像中获取感兴趣血管段的第一特征信息；在血管外部影像中获取参考血管的第二特征信息，参考血管为感兴趣血管段所在的整根血管；对第一特征信息和第二特征信息进行一级配准，获得第三特征信息，第三特征信息包括血管外部影像中的与感兴趣血管段相对应的目标血管段的外部轮廓信息和外部分支信息；对第一特征信息和第三特征信息进行二级配准，获得目标配准结果。本方法可以实现外部影像与腔内影像的快速、精确配准。本发明专利技术还提供了一种血管外部影像与腔内影像的配准装置、计算设备及存储介质。

【技术实现步骤摘要】
血管外部影像与腔内影像的配准方法、装置及计算设备
本专利技术涉及医疗领域，尤其涉及血管外部影像与腔内影像的配准方法、装置及计算设备。
技术介绍
临床用于诊疗冠心病的主要影像手段有冠状动脉造影术等腔外成像技术以及光学相干断层成像(OpticCoherenceTomography，OCT)、血管内超声(IntravenousUltrasound，IVUS)等血管腔内影像。冠状动脉造影术能够反映冠状动脉的二维解剖形态，从而可以判断冠心病的具体位置和狭窄程度，但它难以清晰显示血管壁中的异常位置，无法提供斑块的形态和性质等信息。血管腔内影像能清晰显示血管的横截面，反映血管壁的组织结构和微细的几何解剖形态，但血管腔内影像不能很好地体现血管的拓扑结构信息。基于冠状动脉造影术与血管腔内影像功能上的互补性，将冠状动脉造影图像与腔内影像进行配准融合，不仅可以观察到冠脉血管的空间位置，而且还可以获得感兴趣血管段的内外膜及斑块量化数据，从而可以更好地辅助临床医生对冠心病进行临床评估。目前，对冠状动脉造影图像与腔内影像的配准主要是通过对冠脉造影图像进行三维重建的方法实现的。如RotgerD、RadevaP以及CaneroC等人于2001年发表在ComputersinCardiology上的题目为“CorrespondingIVUSandangiogramimagedata”的论文中提出了利用双平面血管造影设备，采用在导管回撤路径的起止点拍摄两对造影图像的方法重建血管三维模型，然后根据导管回撤速度将IVUS与其融合得到冠状动脉三维模型。TuS、HolmNR以及KoningG等人于2011年发表于《InternationalJournalofCardiovascularImaging》上的题目为“Fusionof3DQCAandIVUS/OCT”的论文中提出了一种在两个不同体位的造影图中选出感兴趣的血管段进行三维重建，并在三维重建的基础上，基于距离匹配算法(主要涉及血管长度和曲率)将其与OCT/IVUS序列进行配准的方法。但上述方法均需要人工标记OCT/IVUS图像平面在冠脉造影图上的起止点，而手动查找血管造影和OCT/IVUS数据之间要求操作人员具有专业知识，且三维重建需要两个造影体位暴露血管异常位置，对造影体位要求较高，且算法总耗时较长。为克服前面两种方法重建对造影体位要求较高、耗时较长的问题，WangP、ChenT、EcabertO及PrummerS等人于2011年在MedImageComputAssistInterv上发表了一篇“Image-baseddevicetrackingfortheco-registrationofangiographyandintravascularultrasoundimages”的论文，提出了一种通过在造影图像上自动检测和跟踪IVUS传感器尖端的方法连续识别IVUS图像在造影图像上的位置，并实现血管造影图像与IVUS图像的无约束配准。但该方法虽然解决了重建过程对造影体位要求较高、耗时较长的问题，但是却需要额外获取荧光影像，且IVUS传感器尖端的检测和跟踪的准确率也会对配准精度有较大的影响。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种血管外部影像与腔内影像的配准方法，以解决现有技术中无法兼顾配准的便捷性和准确性的问题。为解决上述技术问题，本专利技术的实施方式公开了一种血管外部影像与腔内影像的配准方法，包括以下步骤：第一获取步骤：在血管腔内影像中获取感兴趣血管段的第一特征信息，第一特征信息包括感兴趣血管段的内部轮廓信息和内部分支信息；第二获取步骤：在血管外部影像中获取参考血管的第二特征信息，参考血管为感兴趣血管段所在的整根血管，第二特征信息包括参考血管的外部轮廓信息和外部分支信息；一级配准步骤：对第一特征信息和第二特征信息进行一级配准，获得第三特征信息，第三特征信息包括血管外部影像中的与感兴趣血管段相对应的目标血管段的外部轮廓信息和外部分支信息；二级配准步骤：对第一特征信息和第三特征信息进行二级配准，获得目标配准结果。采用上述方案中的血管外部影像与腔内影像的配准方法，可以充分利用血管的直径和分支信息，通过多级配准的方法直接实现全自动的冠脉造影图像与腔内影像的配准。该方法只需对一帧冠脉造影图像进行检测分割，无需手工标记和三维重建，具有快速简便、准确性高、鲁棒性高等优点。可选地，一级配准步骤包括:在血管外部影像中，对参考血管的外部轮廓进行均匀采样，根据参考血管的外部轮廓信息获得参考血管轮廓特征点集，参考血管轮廓特征点集包括血管外部影像中获取的参考血管外部轮廓上各点的外血管直径和各点距离参考血管近端的外血管长度；在血管腔内影像中，对感兴趣血管段的血管腔内影像进行均匀采样，根据感兴趣血管段的内部轮廓信息获得感兴趣血管轮廓特征点集，感兴趣血管轮廓特征点集包括感兴趣血管段腔内影像中各帧图像对应的血管位置点处的内血管直径和内血管长度，其中，各血管位置点处的内血管长度为该点与起点之间的距离，起点为血管腔内影像中采集到的靠近感兴趣血管段近端的端点；根据参考血管轮廓特征点集和感兴趣血管轮廓特征点集获得第三特征信息。可选地，根据参考血管轮廓特征点集和感兴趣血管轮廓特征点集获得第三特征信息包括：根据参考血管轮廓特征点集构建参考区域，根据感兴趣血管轮廓特征点集构建滑动窗口；使滑动窗口在参考区域滑动，根据参考血管轮廓特征点集、感兴趣血管轮廓特征点集、参考血管的外部分支信息和感兴趣血管段的内部分支信息计算获得参考区域中的各区域与滑动窗口之间的匹配度；比较各匹配度，获得第三特征信息。可选地，参考血管的外部分支信息包括在血管外部影像中获取的参考血管的各分支血管的编号和各分支血管分叉点距离参考血管近端的外分支血管长度；感兴趣血管段的内部分支信息包括在血管腔内影像中获取的感兴趣血管段的各分支血管的编号和各分支血管距离起点的内分支血管长度。可选地，参考区域中各区域与滑动窗口之间的匹配度的计算方法包括：根据参考血管轮廓特征点集中的外血管直径和感兴趣血管轮廓特征点集中的内血管直径，计算直径匹配分数；根据参考血管的外部分支信息和感兴趣血管段的内部分支信息，计算分支匹配分数；根据直径匹配分数和分支匹配分数，构建匹配函数，利用匹配函数计算匹配度。可选地，直径匹配分数为其中，Sd代表直径匹配分数，N代表滑动窗口特征点总数；dsi代表滑动窗口中第i个特征点对应的内血管直径，dti代表参考区域中第i个特征点对应的外血管直径。可选地，分支匹配分数为其中，Sb代表分支匹配分数，M代表滑动窗口分支总数；disti代表滑动窗口中的第i个分支血管与参考区域中距该分支血管最近的分支血管之间的距离。可选地，匹配函数为其中，S代表匹配函数，Sd代表直径匹配分数，Sb代表分支匹配分数，β代表权重因子，0<β<1。可选地，β的取值范围为0.3～0.7。可本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种血管外部影像与腔内影像的配准方法，其特征在于，包括：/n第一获取步骤：在血管腔内影像中获取感兴趣血管段的第一特征信息，所述第一特征信息包括所述感兴趣血管段的内部轮廓信息和内部分支信息；/n第二获取步骤：在血管外部影像中获取参考血管的第二特征信息，所述参考血管为所述感兴趣血管段所在的整根血管，所述第二特征信息包括所述参考血管的外部轮廓信息和外部分支信息；/n一级配准步骤：对所述第一特征信息和所述第二特征信息进行一级配准，获得第三特征信息，所述第三特征信息包括所述血管外部影像中的与所述感兴趣血管段相对应的目标血管段的外部轮廓信息和外部分支信息；/n二级配准步骤：对所述第一特征信息和所述第三特征信息进行二级配准，获得目标配准结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种血管外部影像与腔内影像的配准方法，其特征在于，包括：
第一获取步骤：在血管腔内影像中获取感兴趣血管段的第一特征信息，所述第一特征信息包括所述感兴趣血管段的内部轮廓信息和内部分支信息；
第二获取步骤：在血管外部影像中获取参考血管的第二特征信息，所述参考血管为所述感兴趣血管段所在的整根血管，所述第二特征信息包括所述参考血管的外部轮廓信息和外部分支信息；
一级配准步骤：对所述第一特征信息和所述第二特征信息进行一级配准，获得第三特征信息，所述第三特征信息包括所述血管外部影像中的与所述感兴趣血管段相对应的目标血管段的外部轮廓信息和外部分支信息；
二级配准步骤：对所述第一特征信息和所述第三特征信息进行二级配准，获得目标配准结果。


2.如权利要求1所述的血管外部影像与腔内影像的配准方法，其特征在于，所述一级配准步骤包括:
在所述血管外部影像中，对所述参考血管的外部轮廓进行均匀采样，根据所述参考血管的外部轮廓信息获得参考血管轮廓特征点集，所述参考血管轮廓特征点集包括所述血管外部影像中获取的所述参考血管外部轮廓上各点的外血管直径和所述各点距离所述参考血管近端的外血管长度；
在所述血管腔内影像中，对所述感兴趣血管段的血管腔内影像进行均匀采样，根据所述感兴趣血管段的内部轮廓信息获得感兴趣血管轮廓特征点集，所述感兴趣血管轮廓特征点集包括所述感兴趣血管段腔内影像中各帧图像对应的血管位置点处的内血管直径和内血管长度，其中，各血管位置点处的内血管长度为该点与起点之间的距离，所述起点为所述血管腔内影像中采集到的靠近所述感兴趣血管段近端的端点；
根据所述参考血管轮廓特征点集和所述感兴趣血管轮廓特征点集获得所述第三特征信息。


3.如权利要求2所述的血管外部影像与腔内影像的配准方法，其特征在于，所述根据所述参考血管轮廓特征点集和所述感兴趣血管轮廓特征点集获得所述第三特征信息包括：
根据所述参考血管轮廓特征点集构建参考区域，根据所述感兴趣血管轮廓特征点集构建滑动窗口；
使所述滑动窗口在所述参考区域滑动，根据所述参考血管轮廓特征点集、所述感兴趣血管轮廓特征点集、所述参考血管的外部分支信息和所述感兴趣血管段的内部分支信息计算获得所述参考区域中的各区域与所述滑动窗口之间的匹配度；
比较各所述匹配度，获得所述第三特征信息。


4.如权利要求3所述的血管外部影像与腔内影像的配准方法，其特征在于，所述参考血管的外部分支信息包括在所述血管外部影像中获取的所述参考血管的各分支血管的编号和所述各分支血管分叉点距离所述参考血管近端的外分支血管长度；所述感兴趣血管段的内部分支信息包括在所述血管腔内影像中获取的所述感兴趣血管段的各分支血管的编号和所述各分支血管距离所述起点的内分支血管长度。


5.如权利要求4所述的血管外部影像与腔内影像的配准方法，其特征在于，所述参考区域中各区域与所述滑动窗口之间的匹配度的计算方法包括：
根据所述参考血管轮廓特征点集中的外血管直径和所述感兴趣血管轮廓特征点集中的内血管直径，计算直径匹配分数；
根据所述参考血管的外部分支信息和所述感兴趣血管段的内部分支信息，计算分支匹配分数；
根据所述直径匹配分数和所述分支匹配分数，构建匹配函数，利用所述匹配函数计算所述匹配度。


6.如权利要求5所述的血管外部影像与腔内影像的配准方法，其特征在于，所述直径匹配分数为



其中，Sd代表直径匹配分数，N代表滑动窗口特征点总数；dsi代表滑动窗口中第i个特征点对应的内血管直径，dti代表参考区域中第i个特征点对应的外血管直径。


7.如权利要求5所述的血管外部影像与腔内影像的配准方法，其特征在于，所述分支匹配分数为



其中，Sb代表分支匹配分数，M代表滑动窗口分支总数；disti代表滑动窗口中的第i个分支血管与参考区域中距该分支血管最近的分支血管之间的距离。


8.如权利要求5所述的血管外部影像与腔内影像的配准方法，其特征在于，所述匹配函数为



其中，S代表匹配函数，Sd代表直径匹配分数，Sb代表分支匹配分数，β代表权重因子，0<β<1。


9.如权利要求8所述的血管外部影像与腔内影像的配准方法，其特征在于，所述β的取值范围为0.3～0.7。


10.如权利要求8所述的血管外部影像与腔内影像的配准方法，其特征在于，所述参考区域中与所述滑动窗口匹配度最大的区域所对应的血管段为所述目标血管段。


11.如权利要求2所述的血管外部影像与腔内影像的配准方法，其特征在于，所述在所述血管外部影像中，对所述参考血管的外部轮廓进行均匀采样，根据所述参考血管的外部轮廓信息获得参考血管轮廓特征点集包括：
对所述血管外部影像中的参考血管的外部轮廓曲线进行均匀采样，将所述参考血管外部轮廓离散为各个点；
以每点距离参考血管近端的外血管长度为一维特征，以该点的外血管直径为二维特征，构建各点的外部轮廓特征点；
根据所有所述外部轮廓特征点，获得所述参考血管轮廓特征点集。


12.如权利要求2所述的血管外部影像与腔内影像的配准方法，其特征在于，所述在所述血管腔内影像中，对所述感兴趣血管段的血管腔内影像进行均匀采样，根据所述感兴趣血管段的内部轮廓信息获得感兴趣血管轮廓特征点集包括：
将所述血管腔内影像序列图像中的每一帧作为一个检测点，对所述血管腔内影像进行检测；
以各帧图像对应的血管位置点与所述起点之间的内血管长度为一维特征，以血管位置点的内血管直径为二维特征，构建各帧图像的内部轮廓特征点；
根据所有所述内部轮廓特征点，获得所述感兴趣血管轮廓特征点集。


13.如权利要求3所述的血管外部影像与腔内影像的配准方法，其特征在于，在构建所述参考区域和所述滑动窗口之前，所述一级配准步骤还包括：
根据所述感兴趣血管轮廓特征点集中任相邻两点之间的距离，在所述血管外部影像中所述参考血管的外部轮廓进行均匀采样。


14.如权利要求2所述的血管外部影像与腔内影像的配准方法，其特征在于，所述一级配准步骤还包括：
根据所述第三特征信息，确定所述血管外部影像中所述目标血管段外部轮廓曲线上各点对应的外血管直径和外血管长度，以及，确定所述目标血管段的外部分支信息；
以所述外血管长度为一维特征，以所述外血管直径为二维特征，构建所述目标血管段上各点对应的外部轮廓特征点；
根据所有外部轮廓特征点，获得所述目标血管轮廓特征点集。


15.如权利要求14所述的血管外部影像与腔内影像的配准方法，其特征在于，所述目标配准结果为所述感兴趣血管轮廓特征点集与所述目标血管轮廓特征点集之间的目标配准关系。


16.如权利要求15所述的血管外部影像与腔内影像的配准方法，其特征在于，所述二级配准步骤包括依次执行的以下步骤：
a)对所述感兴趣血管轮廓特征点集S和所述目标血管轮廓特征点集T分别进行归一化处理，得到归一化处理后的感兴趣血管轮廓特征点集S’和目标血管轮廓特征点集T’；
b)计算感兴趣血管轮廓特征点集S’和目标血管轮廓特征点集T’之间的特征误差；
c)判断所述特征误差是否小于预设值，若是，则确定所述感兴趣血管轮廓特征点集S’为目标特征信息，并根据所述目标特征信息与归一化处理后的所述目标血管轮廓特征点集T’计算所述目标配准关系；否则，执行下一步；
d)计算获得感兴趣血管轮廓特征点集S’和目标血管轮廓特征点集T’之间的配准变换关系，并利用所述配准变换关系获得所述感兴趣血管轮廓特征点集S’配准变换后的新感兴趣血管轮廓特征点集S"；
e)将感兴趣血管轮廓特征点集S’更新为新感兴趣血管轮廓特征点集S"，返回执行步骤b)。


17.如权利要求16所述的血管外部影像与腔内影像的配准方法，其特征在于，在步骤c)之后，在步骤d)之前还包括：
当所述特征误差大于或者等于所述预设值时，判断迭代次数是否大于预设次数，若是，则确定所述感兴趣血管轮廓特征点集S’为所述目标特征信息，并根据所述目标特征信息与归一化处理后的所述目标血管轮廓特征点集T’计算所述目标配准关系；否则，将所述迭代次数加一，并执行下一步。


18.如权利要求17所述的血管外部影像与腔内影像的配准方法，其特征在于，在步骤b)之前还包括：设置所述迭代次数为零。


19.如权利要求1所述的血管外部影像与腔内影像的配准方法，其特征在于，所述二级配准步骤为：利用迭代最近点算法或一致性点漂移算法或鲁棒性点匹配算法对所述第一特征信息和所述第三特征信息进行二级配准，获得所述目标配准结果。


20.如权利要求1所述的血管外部影像与腔内影像的配准方法，其特征在于，所述血管腔内影像为OCT影像或IVUS影像。


21.一种血管外部影像与腔内影像的配准装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于在血管腔内影像中获取感兴趣血管段的第一特征信息，所述第一特征信息包括所述感兴趣血管段的内部轮廓信息和内部分支信息；
第二获取模块，用于在血管外部影像中获取参考血管的第二特征信息，所述参考血管为所述感兴趣血管段所在的整根血管，所述第二特征信息包括所述参考血管的外部轮廓信息和外部分支信息；
一级配准模块，用于对所述第一特征信息和所述第二特征信息进行一级配准，获得第三特征信息，所述第三特征信息包括所述血管外部影像中的与所述感兴趣血管段相对应的目标血管段的外部轮廓信息和外部分支信息；
二级配准模块，用于对所...

【专利技术属性】
技术研发人员：李莹光，覃慧，涂圣贤，
申请(专利权)人：昆山戎影医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32