[发明专利]用于血管内动脉瘤手术的血管配准方法、系统和装置有效
申请号: | 202011161676.0 | 申请日: | 2020-10-27 |
公开(公告)号: | CN112348860B | 公开(公告)日: | 2022-08-16 |
发明(设计)人: | 刘市祺;谢晓亮;周小虎;侯增广;刘暴;来志超;张勃 | 申请(专利权)人: | 中国科学院自动化研究所;中国医学科学院北京协和医院 |
主分类号: | G06T7/33 | 分类号: | G06T7/33;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人: | 郭文浩;尹文会 |
地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 血管 动脉瘤 手术 方法 系统 装置 | ||
1.一种用于血管内动脉瘤手术的血管配准方法,其特征在于,所述方法包括:
步骤S100,获取CTA序列图像和DSA序列图像;
步骤S200,基于所述CTA序列图像,通过种子点法及区域生长方法获取主动脉血管三维图像,基于所述主动脉血管三维图像获取主动脉血管二维图像;
基于所述DSA序列图像,通过第一合成方法获取主动脉血管造影二值图像;
步骤S300,基于所述主动脉血管二维图像和主动脉血管造影二值图像,通过训练好的基于深度学习的血管配准网络获取配准后图像;
其中,所述训练好的基于深度学习的血管配准网络包括回归器子网络、空间变换子网络和重采样子网络;
所述回归器子网络基于卷积神经网络构建,包括依次连接的第一卷积层、第一平均池化层、两个第二卷积层、第二平均池化层和全连接层,所述第一卷积层和第二卷积层均采用elu激活函数:
所述空间变换子网络基于二次B样条构建;
步骤S300包括:
步骤S310,基于所述主动脉血管二维图像X,通过所述回归器子网络获取待配准图像一维向量;
基于所述主动脉血管造影二值图像Y,通过所述回归器子网络获取标准图像一维向量;
步骤S320,通过所述回归器子网络将所述待配准图像一维向量和标准图像一维向量重新变形为128*128大小的待配准图像二维向量dx和标准图像二维向量dy;
步骤S330,将待配准图像二维向量dx和标准图像二维向量dy进行2D仿射变换,所述2D仿射变换包括平移、旋转、缩放;
步骤S340,在所述仿射变换中,在图像中等间隔地生成控制点,所述控制点将图像分隔成多个网格,通过空间变换子网络中的二次B样条插值计算网格控制点映射的矢量生成位移矢量场,所述矢量信息包括大小和方向信息;
步骤S350,通过所述空间变换子网络基于所述位移矢量场移动所述主动脉血管二维图像,并通过重采样子网络生成512*512大小的配准后图像。
2.根据权利要求1所述的用于血管内动脉瘤手术的血管配准方法,其特征在于,所述通过种子点法及区域生长方法获取血管三维模型,其方法为:
步骤A100,基于所述CTA序列图像,根据时间顺序选取第一帧CTA序列图像,通过人机交互的方式确定所述第一帧CTA图像中的主动脉血管区域的种子点,然后使用种子点法确定血管区域;
步骤A200,计算所述主动脉血管区域的血管中心点和血管面积,将所述血管中心点作为下一帧图像的初始点;
步骤A300,将下一帧图像设置为当前帧;
步骤A400,基于所述初始点,搜索预设面积的区域内像素的灰度值,将灰度值大于预设的第一阈值的小区域设定为标记小区域;
步骤A500,将距离所述初始点距离最近的标记小区域作为当前帧的主动脉血管区域;
步骤A600,重复步骤A200-A500,直至当前帧的所述标记小区域的数量大于或等于上一帧的小区域数量时,计算所述血管中心点至次近邻标记小区域的第一距离,若所述第一距离小于预设的分叉阈值时,将所述次近邻标记小区域设定为待定分叉血管区域;其中,所述次近邻标记小区域表示距离所述血管中心点距离第二近的标记小区域;
步骤A700,当所述待定分叉血管区域满足预设的分叉血管判定条件时,将所述待定分叉血管区域设定为分叉血管区域;所述预设的分叉血管判定条件为:待定分叉血管区域的周长小于60像素、离心率小于0.8、区域面积与边界外接框面积的比率大于0.4且当前帧的两个或两个以上待定分叉血管区域的总面积与上一帧的血管与区面积之差小于200像素;
步骤A800,将下一帧图像设置为当前帧,重复步骤A200-A700,直至所述CTA序列图像全部完成区域计算,将所有带有标记小区域的图像数据在VTK软件中进行三维处理并可视化计算,获得所述主动脉血管三维图像。
3.根据权利要求2所述的用于血管内动脉瘤手术的血管配准方法,其特征在于,所述基于所述主动脉血管三维图像获取主动脉血管二维图像,其方法为将所述主动脉血管三维图像对y轴方向进行投影,得到xz轴的二维投影图像,将所述二维投影图像设定为主动脉血管二维图像。
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