【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及冠脉介入术，具体为一种冠脉介入术中dsa影像心跳估算矫正方法。
技术介绍
1、目前心血管类疾病时威胁人类生命安全健康的主要问题之一，特别是心肌梗死，心绞痛等由于冠脉狭窄或闭塞导致的心肌供血不足的病症。而冠脉介入术能够很好的治疗或环节上述病症带来的危害。
2、冠脉介入术全程为经皮冠状动脉介入治疗(percutaneous coronaryintervention，pci)，是指医生通过心导管技术疏通狭窄或闭塞的冠状动脉腔，从而改善心肌的血流灌注的治疗方法。介入术实施时的一个关键步骤是医生需要通过观察数字减影-血管造影(digital subtraction angiography,dsa)设备中的影像确认医疗器械(包括导引导管，导丝，球囊支架)或血管的当前形态和位置，以便医生进行进一步决策。
3、然而，仅仅dsa设备仅能够获取导丝或导管显影部分的影像，而无法得知患者体内血管通路的具体影像。特别是在导引导丝即将穿过血管分叉时，需要获取血管的实时形态才能够进一步实施介入术。因此医生需要在每一个需要获取血管姿态信息的时刻向患者体内注射造影剂。通过造影剂显影，dsa设备能够向医生呈现出血管的形态位置。
4、由于造影剂具有高渗性，含碘量高达37％，在体内由肾小球过滤而无法被肾小管吸收，脱水后该药物在肾内浓度变高，在肾小管内形成结晶体，有可能继而引发急性肾衰竭。因此，传统手术方案无法同时保证介入术操作的准确性，以及频繁注射造影剂导致对患者肝肾功能的损伤。
5、有鉴于此，本方案创新性
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种冠脉介入术中dsa影像心跳估算矫正方法，以解决上述
技术介绍
中提出的目前在传统手术方案无法同时保证介入术操作的准确性，以及频繁注射造影剂导致对患者肝肾功能的损伤的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种冠脉介入术中dsa影像心跳估算矫正方法，包括以下步骤：
3、首先，进行单张图片的处理；将每张图片不断迭代步骤s1～步骤s7，得到四组距离的数据；通过2-3个心跳周期数据的截取，并进行滑动窗口加权均值滤波，选取四组中幅值波动最大的为接下来冠脉姿态判断的数据，即选取
4、nk，k＝max{k∈1,2,3,4|max{nk}-min{nk}}；
5、其中，特征点到屏幕四个角的2-范数分别为n1,n2,n3,n4；
6、步骤s1：向血管内注射造影剂，采集实时的dsa原始视频，逐帧按照循环队列方式存储在一个缓存区域中；待造影剂消散后，截取一段导管单独运动的实时的dsa原始视频，逐帧按照循环队列方式存储在一个缓存区域中，等待下一步计算；
7、步骤s2：取出队列顶部的通过步骤s1采集到的两组图像(包括血管显影和未显影的两组序列)，对图像进行gaussian滤波，去除图片中白噪声；滤波后的图像进行顶帽变换处理，以消除图像背景灰度不均匀导致的二值化失败；对变换后的图像进行ostu二值化操作，将跳动的导管影像与背景分离出来；对影像进行闭操作，消除影相内存在的空洞；同时通过对有效像素点统计框选出导管影像存在的位置，将框选区域放缩为固定大小。
8、步骤s3：对导管图像序列，利用深度学习算法，将框选区域图像向量化后作为系统模型的输入，输出为导管边界点集的闭合区域，并标记出导管的角点；
9、步骤s4：对导管图像序列，通过角点的位置信息对角点进行聚合筛选；
10、步骤s5：对导管图像序列，在经过聚合筛选后，沿每一个待选的角点附近的闭合区域计算该点附近的曲率，选取曲率最大的点作为代表导管位置信息的特征点，取该特征点到屏幕四个角的2-范数分别为n1,n2,n3,n4，同时保存点的位置；
11、步骤s6：将步骤s2二值化后血管显影的图像序列与导管图像序列进行呼吸偏移矫正后叠加，计算重合度最高的图像即为导管序列与血管序列的对应关系；
12、步骤s7：将相同时间段的心电数据提取出来，信号可以作为识别冠脉血管姿态的信息源之一；
13、其次，采集心电数据(ecg)，传递到计算机并记录保存；
14、第三步，选用二阶butterworth带通滤波器对信号进行过滤，低频段截止频率可以选择在0.8-1.0hz，高频段截止频率选在5hz左右；经过处理后得出一组呼吸相关的时间序列，将其存储为w；
15、最后，实时进行手术时，每个时刻首先按照顺序执行前述步骤，ecg实时波形为mk，图像的实时波形记为nk；设初始ecg数据的置信度(σe)与图像的置信度(σi)均为0.5，将mk与v的原波形和差分波形进行比对，选出与v最相似的时刻记作t1，将nk与w的原波形和差分波形进行比对，选出与w最相似的时刻记作t2，设时间点t3＝σet1+σit2，寻找在显影血管时间序列中最接近t3时刻的时间点，其对应图像为当前时刻血管的姿态。
16、作为一种优选的技术方案，权重选取gaussian分布型函数。
17、作为一种优选的技术方案，将框选区域放缩为固定大小，其放缩操作时采用双线性插值算法。
18、作为一种优选的技术方案，利用深度学习算法，将框选区域图像向量化后作为系统模型的输入，输出为导管边界点集的闭合区域，并通过harris角点检测器初步标记处导管的角点。
19、作为一种优选的技术方案，对角点进行聚合筛选包括如下步骤：将待筛选的角点中距离(manhattan距离)小于一定阈值的点聚合为一个点以为减少待计算的角点数，聚合方法为：
20、设待选点为p，坐标为(xp,yp)，存在点集g∈{(xi,yi)|i∈n}，对于任意(xi,yi),(xj,yj)∈g，满足|(xi-xj,yi-yj)|<∈，∈是选取的manhattan距离最大值的阈值,
21、则选取聚合点坐标为
22、(xp，yp)＝argmin{|xi-xp，yi-yp|}，
23、若计算出多个结果则任选其中一个。
24、作为一种优选的技术方案，采集心电数据(ecg)后需要对其进行julia小波变换，得到心电波形的时频域的图谱，滤除高频噪声(大于5hz)信号，根据时频谱的不同幅值，可以明显区分p，q，r，s，st，t，u等不同波段对应时间，对时频谱进行反变换得到一组平滑的波形记作v。
25、作为一种优选的技术方案，在每隔一段时间(这个时间远大于医生采用传统方法注射造影剂的间隔时间，其目的是更新置信度且纠正累计偏差)，向血管内注射造影剂，通过深度学习网络模型，将血管通路识别出来，并将血管的图像与保存下的二值血管图进行叠加后计算重复像素点比对，记该图像与显影血管时间序列中最相似的时间点为t4；
26、通过改变σe来间接影响σi，更新率为：
27、
28、其中t3是注射造本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种冠脉介入术中DSA影像心跳估算矫正方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种冠脉介入术中DSA影像心跳估算矫正方法，其特征在于，所述权重选取Gaussian分布型函数。
3.根据权利要求1所述的一种冠脉介入术中DSA影像心跳估算矫正方法，其特征在于，将框选区域放缩为固定大小，其放缩操作时采用双线性插值算法。
4.根据权利要求1所述的一种冠脉介入术中DSA影像心跳估算矫正方法，其特征在于，所述利用深度学习算法，将框选区域图像向量化后作为系统模型的输入，输出为导管边界点集的闭合区域，并通过Harris角点检测器初步标记处导管的角点。
5.根据权利要求1所述的一种冠脉介入术中DSA影像心跳估算矫正方法，其特征在于，所述对角点进行聚合筛选包括如下步骤：将待筛选的角点中距离(Manhattan距离)小于一定阈值的点聚合为一个点以为减少待计算的角点数，聚合方法为：
6.根据权利要求1所述的一种冠脉介入术中DSA影像心跳估算矫正方法，其特征在于，采集心电数据(ECG)后需要对其进行Julia小波变换，得到心
7.根据权利要求1所述的一种冠脉介入术中DSA影像心跳估算矫正方法，其特征在于，在每隔一段时间(这个时间远大于医生采用传统方法注射造影剂的间隔时间，其目的是更新置信度且纠正累计偏差)，向血管内注射造影剂，通过深度学习网络模型，将血管通路识别出来，并将血管的图像与保存下的二值血管图进行叠加后计算重复像素点比对，记该图像与显影血管时间序列中最相似的时间点为t4；
...【技术特征摘要】
1.一种冠脉介入术中dsa影像心跳估算矫正方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种冠脉介入术中dsa影像心跳估算矫正方法，其特征在于，所述权重选取gaussian分布型函数。
3.根据权利要求1所述的一种冠脉介入术中dsa影像心跳估算矫正方法，其特征在于，将框选区域放缩为固定大小，其放缩操作时采用双线性插值算法。
4.根据权利要求1所述的一种冠脉介入术中dsa影像心跳估算矫正方法，其特征在于，所述利用深度学习算法，将框选区域图像向量化后作为系统模型的输入，输出为导管边界点集的闭合区域，并通过harris角点检测器初步标记处导管的角点。
5.根据权利要求1所述的一种冠脉介入术中dsa影像心跳估算矫正方法，其特征在于，所述对角点进行聚合筛选包括如下步骤：将待筛选的角点中距离(manhattan距离)...
【专利技术属性】
技术研发人员：柏健，郑泽阳，宋宏启，
申请(专利权)人：杭州朗博康医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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