專利名稱：基于腦血管旋轉(zhuǎn)造影術(shù)進(jìn)行三維重建的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及醫(yī)療設(shè)備領(lǐng)域，尤其涉及一種基于腦血管旋轉(zhuǎn)造影術(shù)進(jìn)行三維重建 的方法。
背景技術(shù)：
目前，在醫(yī)療設(shè)備領(lǐng)域中，X射線血管造影術(shù)是腦血管疾病類獲得確切診斷和 有效治療的最佳手段。采用X射線C形臂旋轉(zhuǎn)造影系統(tǒng)，可以輔助醫(yī)生實(shí)現(xiàn)病變血管的 微創(chuàng)介入治療，具有的低創(chuàng)、簡(jiǎn)便、安全療效快的特點(diǎn)。但常規(guī)的二維造影圖像屬于透 視投影圖，將腦血管的三維形態(tài)結(jié)構(gòu)放大投影在二維圖像上，病變血管與周圍血管很容 易出現(xiàn)相互重疊干擾的現(xiàn)象，影響正確的診療。近幾年發(fā)展起來的三維重建技術(shù)如圖1所示，圖1中腦血管旋轉(zhuǎn)造影采集二維 DSA (Digital Subtraction Angiogram,數(shù)字減影)圖像序列，根據(jù)腦血管旋轉(zhuǎn)造影所采集的
圖像序列重建出類似CT的切片圖像，可以在三維空間任意角度清晰顯示腦血管的結(jié)構(gòu)和 形態(tài)，有效地避免鄰近血管的重疊和遮蓋，為腦血管疾病的準(zhǔn)確診斷和介入治療提供了 可靠的依據(jù)。但現(xiàn)有技術(shù)的三維重建技術(shù)對(duì)旋轉(zhuǎn)造影的圖像數(shù)據(jù)源要求比較嚴(yán)格，例如當(dāng)造 影劑與旋轉(zhuǎn)采集的時(shí)間配合不好時(shí)，會(huì)導(dǎo)致部分圖像缺失血管成像信息；C形臂旋轉(zhuǎn)運(yùn) 動(dòng)的偶發(fā)誤差或探測(cè)器位置偏移等，也會(huì)導(dǎo)致圖像采集角度的偏差；血管粥樣硬化或注 射器推力不足等原因，會(huì)造成部分圖像上血管的造影劑充盈較差；成像目標(biāo)物運(yùn)動(dòng)帶來 的運(yùn)動(dòng)偽影，例如呼吸運(yùn)動(dòng)、肢體輕微運(yùn)動(dòng)等，圖像采集效果也較差；或者是圖像上部 分區(qū)域數(shù)據(jù)源比較差，例如牙齒、金屬物等高密度目標(biāo)物成像區(qū)域噪聲大、圖像信息較 差時(shí)，也會(huì)影響到圖像采集質(zhì)量。由此可見，現(xiàn)有的三維重建技術(shù)中，多種成像因素都 會(huì)對(duì)圖像采集有較大的影響，從而影響最終的三維成像結(jié)果。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于腦血管旋轉(zhuǎn)造影術(shù)進(jìn)行三維重建的方法，能夠減 少對(duì)采集旋轉(zhuǎn)造影圖像序列的過程中諸多因素的影響干擾，并抑制三維重建偽影，提高 了三維重建的準(zhǔn)確性。本發(fā)明實(shí)施提供了一種基于腦血管旋轉(zhuǎn)造影術(shù)進(jìn)行三維重建的方法，具體包 括采集腦血管的二維數(shù)字減影圖像序列，對(duì)所采集到的圖像序列進(jìn)行預(yù)處理，得 到預(yù)處理后的數(shù)字減影圖像序列；根據(jù)預(yù)處理后的數(shù)字減影圖像序列進(jìn)行預(yù)三維重建，得到腦血管的預(yù)重建數(shù) 據(jù)；根據(jù)所述預(yù)重建數(shù)據(jù)依次對(duì)圖像序列有效性進(jìn)行校驗(yàn)、二維圖像像素?cái)?shù)據(jù)有效 性進(jìn)行校驗(yàn)，以及對(duì)最終的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域空間數(shù)據(jù)完備性修正，從而得到最終修正后的圖像數(shù)據(jù)； 采用FDK算法根據(jù)所述最終修正后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行三維重建，得到所述腦血管 的三維重建數(shù)據(jù)信息。所述對(duì)所采集到的圖像序列進(jìn)行預(yù)處理，具體包括對(duì)所采集到的圖像序列進(jìn)行減影處理、運(yùn)動(dòng)偽影抑制處理、畸變校正、灰度均 衡和降噪處理操作。所述對(duì)圖像序列有效性進(jìn)行校驗(yàn)的約束條件具體包括運(yùn)動(dòng)偽影信息、圖像整體灰度信息和相鄰幀圖像灰度信息。所述二維圖像像素?cái)?shù)據(jù)有效性進(jìn)行校驗(yàn)的約束條件具體包括圖像區(qū)域像素值統(tǒng)計(jì)信息。所述對(duì)最終的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域空間數(shù)據(jù)完備性修正，具體包括通過隨機(jī)Randon變換后補(bǔ)充修正檢驗(yàn)處理過程中丟失的圖像信息。在得到所述腦血管的三維重建數(shù)據(jù)信息之后，所述方法還包括將所得到的三維重建數(shù)據(jù)信息傳送給圖像顯示模塊，以顯示腦血管三維重建圖 像。由上述所提供的技術(shù)方案可以看出，采集腦血管的二維數(shù)字減影圖像序列，對(duì) 所采集到的圖像序列進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的數(shù)字減影圖像序列；根據(jù)預(yù)處理后的 數(shù)字減影圖像序列進(jìn)行預(yù)三維重建，得到腦血管的預(yù)重建數(shù)據(jù)；根據(jù)所述預(yù)重建數(shù)據(jù)依 次對(duì)圖像序列有效性進(jìn)行校驗(yàn)、二維圖像像素?cái)?shù)據(jù)有效性進(jìn)行校驗(yàn)，以及對(duì)最終的圖像 數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域空間數(shù)據(jù)完備性修正，從而得到最終修正后的圖像數(shù)據(jù)；采用FDK算法根 據(jù)所述最終修正后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行三維重建，得到所述腦血管的三維重建數(shù)據(jù)信息。通 過上述方法，就能夠減少對(duì)采集旋轉(zhuǎn)造影圖像序列的過程中諸多因素的影響干擾，并抑 制三維重建偽影，提高了三維重建的準(zhǔn)確性。


圖1為現(xiàn)有技術(shù)中三維重建技術(shù)的結(jié)構(gòu)示意圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例所提供三維重建方法的流程示意圖；圖3為本發(fā)明實(shí)施例所提供三維重建方法進(jìn)行圖像采集的結(jié)構(gòu)示意圖；圖4為本發(fā)明實(shí)施例所舉實(shí)例中落地式C臂旋轉(zhuǎn)造影系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；圖5為本發(fā)明實(shí)施例所舉實(shí)例中懸吊式C臂旋轉(zhuǎn)造影系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于腦血管旋轉(zhuǎn)造影術(shù)進(jìn)行三維重建的方法，能夠減 少對(duì)采集旋轉(zhuǎn)造影圖像序列的過程中諸多因素的影響干擾，并抑制三維重建偽影，提高 了三維重建的準(zhǔn)確性。為更好的描述本發(fā)明實(shí)施方式，現(xiàn)結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式
進(jìn)行說 明，如圖2所示為本發(fā)明實(shí)施例所提供三維重建方法的流程示意圖，圖2包括如下步 驟步驟21:采集圖像序列；
在該步驟中，采集腦血管的二維數(shù)字減影圖像序列，具體進(jìn)行圖像采集的結(jié)構(gòu) 示意圖如圖3所示，圖3中包括C形臂2、X射線管球3、床臺(tái)支撐系統(tǒng)4、床臺(tái)5、圖像 顯示模塊6、成像目標(biāo)物7(例如病人)、旋轉(zhuǎn)造影控制模塊10、圖像采集模塊11、圖像 處理模塊12以及X射線曝光控制模塊13，其中通過圖像采集模塊11發(fā)出控制指令到旋轉(zhuǎn)造影控制模塊10、X射線曝光控制模 塊13，在C形臂2旋轉(zhuǎn)的同時(shí)采集腦血管的二維DSA圖像序列，具體為蒙片圖像序列Mfm1, m2, .....，mn}和盈片圖像序列 I^l1, I2, ......，ln} ； η 表
示每次旋轉(zhuǎn)造影采集的圖像幀數(shù)。
步驟22 對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理；在該步驟中，對(duì)所采集到的圖像序列進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的數(shù)字減影圖 像序列。具體包括將圖像數(shù)據(jù)傳送到圖像處理模塊12，首先進(jìn)行圖像預(yù)處理(包括減 影處理、運(yùn)動(dòng)偽影抑制處理、畸變校正、灰度均衡、降噪處理等處理操作)，得到處理后 的DSA圖像序列D = L-M, Id1, d2, ......，dn}，其中 d, = 1 廠ην步驟23 進(jìn)行預(yù)三維重建，得到預(yù)重建數(shù)據(jù)；在該步驟中，根據(jù)預(yù)處理后的數(shù)字減影圖像序列進(jìn)行預(yù)三維重建，得到腦血管 的預(yù)重建數(shù)據(jù)。具體包括進(jìn)行預(yù)三維重建，得到腦血管的預(yù)重建數(shù)據(jù)Vox，作為數(shù)據(jù)有效性驗(yàn)證的依據(jù)。 將預(yù)重建數(shù)據(jù)Vox按相應(yīng)的采集角度進(jìn)行投影，得到預(yù)重建投影圖像序列P = Proj (Vox), {ρ1 ρ2, ......，ρη}步驟24 根據(jù)預(yù)重建數(shù)據(jù)進(jìn)行圖像序列有效性進(jìn)行校驗(yàn)；在該步驟中，根據(jù)所述預(yù)重建數(shù)據(jù)依次對(duì)圖像序列有效性進(jìn)行校驗(yàn)，具體包 括根據(jù)預(yù)重建數(shù)據(jù)比較Cijnp1圖像，對(duì)圖像序列有效性進(jìn)行校驗(yàn)。約束條件主要 包括運(yùn)動(dòng)偽影信息、圖像整體灰度信息和相鄰幀圖像灰度信息等。具體來說num (IrIn1 > 0) /num (d) < 0.1 (運(yùn)動(dòng)偽影約束)[num (φ < 0) -num (Pl < 0) ]/num (φ < 0) < 0.1 (圖像整體灰度信息約束)correlate[num (d廠(Ih)，num (ρ廠] > 0.9 (相鄰幀圖像灰度信息約束)其中，上述表達(dá)式中num表示數(shù)量統(tǒng)計(jì)函數(shù)，((I1 < 0)表示d,圖像上血管區(qū)域 的像素，correlate表示圖像互相關(guān)函數(shù)。由此得到D，= (d/，d2，，......，dn，}，其中 d/ = Validate (φ, Pl)該處理環(huán)節(jié)可以剔除運(yùn)動(dòng)偽影過大的d,圖像、采集角度偏差較大的Ci1圖像以及 缺失血管成像信息的Ci1圖像等。步驟25 再進(jìn)行二維圖像像素?cái)?shù)據(jù)有效性進(jìn)行校驗(yàn)；在該步驟中，通過上述步驟24的操作之后，再對(duì)二維圖像像素?cái)?shù)據(jù)有效性進(jìn)行 校驗(yàn)，具體包括比較d/和P1圖像，對(duì)d/圖像的二維圖像像素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行有效性校驗(yàn)，約束條件主要包括圖像區(qū)域像素值統(tǒng)計(jì)信息和相鄰幀圖像灰度信息等，具體來說num[local (drp, > 0) ]/num[local (φ < 0) ] < 0.1 (圖像區(qū)域像素值統(tǒng)計(jì)信息)correlate[local (d廠C^1 < 0)，local (φ-(11+1 > 0) ] > 0.8 (相鄰幀圖像灰度信息)其中，上述表達(dá)式中l(wèi)ocal表示局部區(qū)域圖像函數(shù)，可以是30*30或50*50鄰域等。由此得到D” = Id1"，d2”，......，dn” }，其中 Ci1 ” = Evaluate (φ‘，Pl)該處理環(huán)節(jié)可以剔除d/圖像上數(shù)據(jù)源較差的區(qū)域、造影劑充盈較差的區(qū)域寸。步驟26 對(duì)最終的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域空間數(shù)據(jù)完備性修正；在該步驟中，對(duì)最終的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域空間數(shù)據(jù)完備性修正，從而得到最終 修正后的圖像數(shù)據(jù)；具體包括對(duì)D”圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域空間數(shù)據(jù)完備性修正，在Randon變換后通過在Randon 空間進(jìn)行雙線性插值，補(bǔ)充修正上述處理過程中丟失的圖像信息，具體來說r, = / Interpolate (Radon (φ “ )) β其中，上述表達(dá)式中Interpolate表示雙線性插值函數(shù)，β表示旋轉(zhuǎn)采集的角度。由此得到Rjr1, r2, ......, rn},其中 q = Restore(Randon(φ” ))步驟27 對(duì)最終修正后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行三維重建。在該步驟中，采用FDK (Feldkamp A，Davis L C and Kress J W.)算法根據(jù)所述最
終修正后的圖像數(shù)據(jù)R進(jìn)行三維重建，得到所述腦血管的三維重建數(shù)據(jù)信息Vox’。具 體來說Vox，= / T1 (u, v，β ) weigh (ri)dβ其中，上述表達(dá)式中weigh表示錐形束重建的權(quán)函數(shù)。另外，在得到所述腦血管的三維重建數(shù)據(jù)信息之后，所述方法還包括將所得到的三維重建數(shù)據(jù)信息傳送給圖像顯示模塊，以顯示腦血管三維重建圖像。上述的方法主要可以應(yīng)用在醫(yī)用X射線C形臂旋轉(zhuǎn)造影系統(tǒng)上，探測(cè)器既可以 是平板探測(cè)器(FPD，F(xiàn)latPanel Detector),也可以是影像增強(qiáng)器(1.1，ImageIntensifer)；
C形臂既可以是落地式C臂，也可以是懸吊式C臂，如圖4為落地式C臂旋轉(zhuǎn)造影系統(tǒng) 的結(jié)構(gòu)示意圖，如圖5為懸吊式C臂旋轉(zhuǎn)造影系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。下面以具體的實(shí)例來對(duì)本發(fā)明的方法進(jìn)行說明，以圖4中落地式C臂旋轉(zhuǎn)造影系 統(tǒng)為例，圖中包括L臂支撐系統(tǒng)1、C形臂2、X射線管球3、床臺(tái)支撐系統(tǒng)4、床臺(tái)5、 圖像顯示模塊6、成像目標(biāo)物7 (例如病人)、X射線探測(cè)器8 (例如平板探測(cè)器或影像增 強(qiáng)器)、C形臂支撐系統(tǒng)9，其中由圖像采集模塊11發(fā)出旋轉(zhuǎn)造影指令到旋造控制模塊10、X射線曝光控制模塊 13和高壓注射器等部件。旋造控制模塊10將啟動(dòng)C形臂2高速旋轉(zhuǎn)，同時(shí)X射線曝光 控制模塊13將根據(jù)外同步信號(hào)控制高壓發(fā)生器和管球曝光，X射線探測(cè)器8 (平板探測(cè)器 或影像增強(qiáng)器)將同步接收X射線造影圖像。
圖像采集模塊11將圖像序列傳送給圖像處理模塊12，由圖像處理模塊12采用本 發(fā)明提出的三維重建方法得到腦血管的三維數(shù)據(jù)Vox’，再傳送給圖像顯示模塊6，以顯 示腦血管三維重建圖像。通過上述方法的實(shí)施，就可以提高腦血管三維重建的魯棒性，降低采集腦血管 旋轉(zhuǎn)造影圖像序列的要求，該方法考慮了常規(guī)方法重建質(zhì)量的多種影響因素(例如造影 劑與旋轉(zhuǎn)采集的時(shí)間配合偏差、運(yùn)動(dòng)偽跡、高密度目標(biāo)成像、造影劑顯影不充分、采集 角度偏差等)，通過數(shù)據(jù)有效性校驗(yàn)和完備性修正的處理，減少了這些因素對(duì)重建結(jié)果的 影響，從而提高了三維重建方法的魯棒性；同時(shí)該方法還可以有效抑制腦血管三維重建 的偽影，本發(fā)明提出的方法可以大大減小這些干擾信息在三維重建過程中的貢獻(xiàn)，從而 抑制重建偽影。
以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實(shí)施方式
，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于 此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或 替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)該以權(quán)利要求書 的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。
權(quán)利要求
1.一種基于腦血管旋轉(zhuǎn)造影術(shù)進(jìn)行三維重建的方法，其特征在于，所述方法包括 采集腦血管的二維數(shù)字減影圖像序列，對(duì)所采集到的圖像序列進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的數(shù)字減影圖像序列；根據(jù)預(yù)處理后的數(shù)字減影圖像序列進(jìn)行預(yù)三維重建，得到腦血管的預(yù)重建數(shù)據(jù)； 根據(jù)所述預(yù)重建數(shù)據(jù)依次對(duì)圖像序列有效性進(jìn)行校驗(yàn)、二維圖像像素?cái)?shù)據(jù)有效性進(jìn) 行校驗(yàn)，以及對(duì)最終的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域空間數(shù)據(jù)完備性修正，從而得到最終修正后的 圖像數(shù)據(jù)；采用FDK算法根據(jù)所述最終修正后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行三維重建，得到所述腦血管的三 維重建數(shù)據(jù)信息。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所采集到的圖像序列進(jìn)行預(yù)處理， 具體包括對(duì)所采集到的圖像序列進(jìn)行減影處理、運(yùn)動(dòng)偽影抑制處理、畸變校正、灰度均衡和 降噪處理操作。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)圖像序列有效性進(jìn)行校驗(yàn)的約束條 件具體包括運(yùn)動(dòng)偽影信息、圖像整體灰度信息和相鄰幀圖像灰度信息。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述二維圖像像素?cái)?shù)據(jù)有效性進(jìn)行校驗(yàn)的 約束條件具體包括圖像區(qū)域像素值統(tǒng)計(jì)信息。
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)最終的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域空間數(shù)據(jù) 完備性修正，具體包括在Randon變換后通過在Randon空間進(jìn)行雙線性插值，補(bǔ)充修正檢驗(yàn)處理過程中丟失 的圖像信息。
6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在得到所述腦血管的三維重建數(shù)據(jù)信息之 后，所述方法還包括將所得到的三維重建數(shù)據(jù)信息傳送給圖像顯示模塊，以顯示腦血管三維重建圖像。
全文摘要
本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于腦血管旋轉(zhuǎn)造影術(shù)進(jìn)行三維重建的方法，所述方法采集腦血管的二維數(shù)字減影圖像序列，對(duì)所采集到的圖像序列進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的數(shù)字減影圖像序列；根據(jù)預(yù)處理后的數(shù)字減影圖像序列進(jìn)行預(yù)三維重建，得到腦血管的預(yù)重建數(shù)據(jù)；根據(jù)所述預(yù)重建數(shù)據(jù)依次對(duì)圖像序列有效性進(jìn)行校驗(yàn)、二維圖像像素?cái)?shù)據(jù)有效性進(jìn)行校驗(yàn)，以及對(duì)最終的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行頻域空間數(shù)據(jù)完備性修正，從而得到最終修正后的圖像數(shù)據(jù)；采用FDK算法根據(jù)所述最終修正后的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行三維重建，得到所述腦血管的三維重建數(shù)據(jù)信息。通過上述方法，就能夠減少對(duì)采集旋轉(zhuǎn)造影圖像序列的過程中諸多因素的影響干擾，并抑制三維重建偽影，提高了三維重建的準(zhǔn)確性。
文檔編號(hào)G06T17/00GK102013116SQ20101057362
公開日2011年4月13日 申請(qǐng)日期2010年11月30日 優(yōu)先權(quán)日2010年11月30日
發(fā)明者任志林, 梅軍, 樊小敏, 黃家祥 申請(qǐng)人:北京萬(wàn)東醫(yī)療裝備股份有限公司