多模态多对比度医学图像的快速曲面重建方法及存储介质与流程

1.本发明涉及医疗设备领域，具体涉及一种多模态多对比度医学图像的快速曲面重建方法及存储介质。


背景技术：

2.ct和核磁共振(mri)均可对人体各个部位的血管进行三维高分辨率成像。然而，这些设备获取的血管图像对比度差异很大。如ct血管成像一般需要注射造影剂，血管和骨骼呈高信号，肌肉脂肪等呈低信号；mri根据不同的临床需求，使用不同的扫描序列，血管相对周围的脂肪、肌肉等背景组织可能呈高信号(亮血图像)，也可能呈低信号(黑血图像)。
3.曲面重建可实现在一个二维平面内完整显示单支或多支血管的纵向剖面图，是目前最常用的血管显示方法之一。曲面重建图像质量的好坏，主要包括两个方面:1)血管中心线提取。若血管中心线不准确，对于直径较小的血管如颅内动脉等，极容易导致曲面重建结果出现假阳性的血管狭窄，造成影像判读失误。针对上述不同模态不同对比度的图像，手动提取血管中心线方案适用性最广，但是十分繁琐、耗时，并且很难确保位于血管中心，尤其是对于小血管。目前主流的自动或半自动中心线提取方案大多局限于单一对比度图像(如高信号ct或mri血管图像)，缺乏普适性。另一种类别的自动或半自动提取方案则先分割出感兴趣区域的血管，然后针对二值化的血管图像进行中心线提取。然而，血管的自动分割复杂，对图像质量要求较高，操作耗时而且准确率很难得到保证，易导致提取的中心线不全或不准。2)曲面投影。曲面重建的结果需要在一个二维的平面进行显示，如何无损地将曲面的图像展开至二维平面也是十分重要的一个步骤。传统的曲面重建方案是将曲面上的像素点进行重采样拟合，使得展开后的二维平面内的数据在水平(x)和垂直(y)坐标轴方向的间隔为固定值(分别称为column spacing,row spacing)，然而重采样会导致图像质量下降。


技术实现要素：

4.本发明的目的是根据上述现有技术的不足之处，提供一种多模态多对比度医学图像的快速曲面重建方法及存储介质，其通过采用自动的中线搜索方法以及新的图像重建方法解决了现有技术中图像重建算法通用性差、重建后图像质量不佳的问题。
5.本发明目的实现由以下技术方案完成：
6.一种多模态多对比度医学图像的快速曲面重建方法，其包括：
7.(s1)导入多模态多对比度的图像；
8.(s2)在所述图像中针对目标血管段选取两个相邻的点作为初始种子点；
9.(s3)进行自动中心线搜索；搜索过程中以第一个初始种子点为起点，并以第二个初始种子点控制搜索方向，对所述目标血管段的中心线进行逐点搜索；
10.(s4)中心线平滑；对步骤(s3)中搜索得到的中心线进行三阶贝塞尔拟合或样条插值拟合；
11.(s5)对平滑后的中心线沿着用户自定义的方向进行扫描，得到曲面重建所需要的
原始曲面；将原始曲面展开，得到曲面重建结果。
12.本发明的进一步改进在于：导入的多模态多对比度的图像为ct亮血图像、mri亮血图像、mri黑血图像中的任意一种。
13.本发明的进一步改进在于：步骤(s3)中，中心线点x
i 1
的搜索过程包括：
14.(3.1)计算中心点x
i
的hessian特征值λ
j
及其特征向量下标j为小于等于3的正整数，三个特征值λ
j
之间的关系为：|λ1|≤|λ2|≤|λ3|；
15.(3.2)计算中心点x
i
的切线方向
16.(3.3)对于中心点x
i
的26邻域中的任意邻域点x
i
(n)，找出满足x
i
x
i
(n)
·
t
i
>0且特征响应值mi(n)最大的点，将该邻域点作为中心线点x
i 1
，并将该中心线点作为下一搜索步骤的中心点。
17.本发明的进一步改进在于：特征响应值的计算表达式为：
[0018][0019]
其中为像素点x
i
(n)的梯度；若且λ2<0且λ3<0，则k＝1，否则k＝0。
[0020]
本发明的进一步改进在于：步骤(s3)中，将搜索到的中心线点进行逐点显示，若中心线点发生偏离，用户暂停搜索过程，并对偏移的中心线点进行手动校正，并将校正后的中心线点作为中心点继续自动搜索过程。
[0021]
本发明的进一步改进在于：获取原始曲面的过程中，对各中心线点沿着用户自定义方向进行扫描，得到包括相应中心线点的行扫描结果。
[0022]
本发明的进一步改进在于：原始曲面展开过程中，将用户自定义的方向定义为展开后的x方向，为保留血管在原始三维图像中的几何结构，中心线上的每个点在展开后的平面的y方向上应满足以下条件：
[0023][0024]
其中p
i
为中心线点i在原始三维图像中的坐标点，l为沿着用户自定义方向的单位向量。
[0025]
本发明的进一步改进在于：用户自定义的方向须限制于特定的平面内，该平面的法向向量为：平滑后的中心线起点至中心线质心的向量。
[0026]
本发明还包括一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
[0027]
本发明的优点是：
[0028]
1)适用性强。适用于多模态多对比度ct和mri图像。
[0029]
2)处理速度快。从中心线提取到生成曲面重建图像所需时间<10s(intel i5处理器)。
[0030]
3)图像质量高。减少了曲面到二维平面的重采样失真，提升图像质量。
附图说明
[0031]
图1为多模态对比度医学图像的快速曲面重建方法的流程图；
[0032]
图2为传统的图像重建方法与本技术图像重建方法的对比图；
[0033]
图3为图像重建后的渲染图。
具体实施方式
[0034]
以下结合附图通过实施例对本发明的特征及其它相关特征作进一步详细说明，以便于同行业技术人员的理解：
[0035]
实施例：如图1所示，本发明的实施例包括一种多模态对比度医学图像的快速曲面重建方法，其包括：
[0036]
(s1)导入多模态多对比度的图像；导入的多模态多对比度的图像为ct亮血图像、mri亮血图像、mri黑血图像中的任意一种，且为三维立体图像。
[0037]
(s2)在所述图像中针对目标血管段选取两个相邻的点作为初始种子点；这两个点由用户通过人机交互界面进行选择。
[0038]
(s3)进行自动中心线搜索；搜索过程中以第一个初始种子点为起点，并以第二个初始种子点控制搜索方向，对所述目标血管段的中心线进行逐点搜索；中心线点x
i 1
的搜索过程包括：
[0039]
(3.1)计算中心点x
i
的hessian特征值λ
j
及其特征向量下标j为小于等于3的正整数，三个特征值λ
j
之间的关系为：|λ1|≤|λ2|≤|λ3|；特征值以及特征向量的计算过程为现有技术；
[0040]
(3.2)计算中心点x
i
的切线方向
[0041]
(3.3)对于中心点x
i
的26邻域中的任意邻域点x
i
(n)，找出满足x
i
x
i
(n)
·
t
i
>0且特征响应值mi(n)最大的点，将该邻域点作为中心线点x
i 1
，并将该中心线点作为下一搜索步骤的中心点。
[0042]
特征响应值的计算方法多种多样，本发明采用以下改进的计算方法，以适应ct，mri等不同模态不同对比度图像的特点。本实施例中，特征响应值的计算表达式为：
[0043][0044]
其中为像素点x
i
(n)的梯度；若且λ2<0且λ3<0，则k＝1，否则k＝0。
[0045]
特征响应值的计算公式可分为三部分：1)系数k用于初步筛选血管与背景组织，该值为0的像素属于非血管部分，可直接跳过计算；2)用于筛选中心点，该值越大说明该处像素越接近血管中心点；3)剩余项用于增强血管，抑制部分1)中未被筛选掉的背景组织，该值越大说明该处像素属于血管的可能性越高。
[0046]
计算特征响应值的过程中，跳过对特征响应值公式中k＝0的像素点的计算，可大幅减少待计算的像素数量，因为图像中的血管占比很小，对于大部分非血管的像素，k＝0。
[0047]
步骤(s3)中，将搜索到的中心线点进行逐点显示，若中心线点发生偏离(如沿着血管分叉处偏向其它血管分叉段)，用户暂停搜索过程，并对偏移的中心线点进行手动校正，并将校正后的中心线点作为中心点继续自动搜索过程。
[0048]
(s4)中心线平滑；对步骤(s3)中搜索得到的中心线进行三阶贝塞尔拟合或样条插
值拟合。
[0049]
(s5)对平滑后的中心线沿着用户自定义的方向进行扫描，得到曲面重建所需要的原始曲面；将原始曲面展开，得到曲面重建结果。
[0050]
获取原始曲面的过程中，对各中心线点沿着用户自定义方向进行扫描(sweep)，得到包括相应中心线点的行扫描结果。原始曲面在数学上属于高斯曲面，可无损的展开至二维平面。
[0051]
原始曲面展开过程中，将用户自定义的方向定义为展开后的x方向，为保留血管在原始三维图像中的几何结构，中心线上的每个点在展开后的平面的y方向上应满足以下条件：
[0052][0053]
其中p
i
为中心线点i在原始三维图像中的坐标点，l为沿着用户自定义方向的单位向量。上述展开过程，相当于调整相邻的行扫描结果的间距，该过程不需重采样。
[0054]
从上式可见展开后的图像在y方向的坐标间隔并不固定，若使用传统的二维图像数据结构，需对图像进行重采样。我们使用了新的图像数据结构以支持yspacing的可变性，从而避免重采样失真，如图2所示。
[0055]
图2为传统二维图像(a)与本发明采用的曲面重建显示图像数据结构(b)的对比图。传统图像在水平和垂直方向的坐标间隔dx与dy为固定值。本发明采用的图像数据结构在水平和垂直方向的坐标间隔是可变的。
[0056]
图3为使用开源软件vtk对不同模态不同对比度的曲面重建图像进行渲染显示的结果。二维图像数据采用了图2(b)所示的数据结构。图3从左至右为某病人的mri亮血图像(a)与黑血图像(b)及另一个病人的ct亮血图像处理结果。中心线搜索均一次性成功，无需用户修正，且耗时均<7s(intel i5处理器)。
[0057]
本发明的实施例还包括一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。其中，处理器不限于典型的通用cpu，还包括cpu、dsp、fpga、gpu以及专用处理器中的任意一种或若干种组合形成的电子系统。
[0058]
以上的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。