颅内动脉瘤的表面区域定位方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本发明属于医学影像数据的处理领域，具体涉及一种颅内动脉瘤的表面区域定位方法、装置、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.颅内动脉瘤是颅内动脉血管由于先天异常或后天损伤等因素形成异常膨出。动脉瘤在未破裂时，通常引起的症状较轻，而破裂后，动脉瘤将渗血或出血，致死率较高且通常发病很急。因此，颅内医学影像对动脉瘤及附近动脉血管进行三维重构，并根据形态学和血流动力学研究动脉血管瘤的表面区域信息具有重要意义。
3.现有技术中，基于颅内血管造影影像重构出三维动脉瘤血管模型，以瘤颈边界空间曲线分割动脉瘤模型，并保持等体积形变，将动脉瘤构建为一个被瘤颈面截断的球体，最后以瘤颈面拟合出平面为xy平面，垂直于xy平面方向为z轴，建立三维笛卡尔坐标系实现动脉瘤表面定位。该方法存在一定弊端，具体包括：在动脉瘤等体积形变成球体的过程中，将损失部分的动脉瘤表面特征，因此无法实现精准定位，再者，该方法也不适用于形态复杂的动脉瘤。
4.专利文献cn109447967a公开了一种颅内动脉瘤图像的分割方法及系统，包括：从待分割的颅内载瘤血管图像上，截取局部三维图像；获取所述局部三维图像中载瘤血管图像的最大内接圆，计算颅内载瘤血管图像的中心线和半径；基于所述颅内载瘤血管图像的中心线和半径，进行颅内动脉瘤图像的分割。该方法能够实现颅内动脉瘤图像的自动分割，但并不能实现颅内动脉瘤表面区域信息的定位。
5.专利文献cn109584261a公开了一种颅内动脉瘤图像的分割方法及系统，包括：从待分割的颅内载瘤血管图像上，截取局部三维图像；获取所述局部三维图像的树状中心线，计算所述颅内载瘤血管图像的中心线和半径；基于所述颅内载瘤血管图像的中心线和半径，进行颅内动脉瘤图像的分割。该方法能够实现颅内动脉瘤图像的自动分割，但并不能实现颅内动脉瘤表面区域信息的定位。


技术实现要素：

6.鉴于上述技术问题，本发明的目的在于提供一种颅内动脉瘤的表面区域定位方法、装置、计算机设备和存储介质，以实现对颅内动脉瘤表面区域的准确定位。
7.为实现上述发明目的，本发明实施例第一方面提供了一种颅内动脉瘤的表面区域定位方法，包括以下步骤：
8.获取颅内血管造影影像，基于颅内血管造影影像构建三维动脉瘤血管模型；
9.沿瘤颈分割三维动脉瘤血管模型得到三维动脉瘤模型，将三维动脉瘤模型进行uv展开以得到uv平面模型；
10.在三维动脉瘤血管模型上确定在瘤颈边界空间曲线上沿血流方向的最远点和动
脉瘤的最高点，并将最高点在uv平面模型的映射点作为极点，以极点与最远点在在uv平面模型的映射点形成的射线为极轴，在uv平面模型上建立极坐标系；
11.根据极坐标系对uv平面模型进行颅内动脉瘤的表面区域的定位划分。
12.在一个实施例中，所述将三维动脉瘤模型进行uv展开，包括：
13.以三维动脉瘤模型的瘤颈边界空间曲线为自由边界，对三维动脉瘤模型的网格进行uv展开，以得到uv平面模型。
14.在一个实施例中，在三维动脉瘤血管模型上确定在瘤颈边界空间曲线上沿血流方向的最远点，包括：
15.在三维动脉瘤血管模型上，计算得出与动脉瘤近端载瘤动脉中心线距离最近的第一直线，该第一直线的方向代表流经动脉瘤的动脉血流流动方向；计算分割三维动脉瘤模型形成的瘤颈边界空间曲线的形心、和距离瘤颈边界空间曲线的最近平面；平移第一直线过形心得到第二直线，将第二直线和瘤颈边界空间曲线投影到最近平面得到对应的投影直线和投影曲线，以投影直线与投影曲线在血流方向远端的交点为最远点。
16.在一个实施例中，采用最小二乘法计算得出与动脉瘤近端载瘤动脉中心线距离最近的第一直线。
17.在一个实施例中，采用最小二乘法计算瘤颈边界空间曲线和距离瘤颈边界空间曲线的最近平面。
18.在一个实施例中，所述基于颅内血管造影影像构建三维动脉瘤血管模型，包括：
19.从颅内血管造影影像中提取感兴趣的血管区域影像，依据预设阈值从血管区域影像中提取数据点构建粗糙的三维动脉瘤血管模型后，根据粗糙的三维动脉瘤血管模型和血管区域影像，利用水平集方法得到精确的三维动脉瘤血管模型。
20.为实现上述发明目的，本发明实施例第二方面提供了一种颅内动脉瘤的表面区域定位装置，包括：
21.获取模块，用于获取颅内血管造影影像；
22.模型构建模块，用于基于颅内血管造影影像构建三维动脉瘤血管模型；还用于沿瘤颈分割三维动脉瘤血管模型得到三维动脉瘤模型；
23.uv展开模块，用于将三维动脉瘤模型进行uv展开以得到uv平面模型；
24.极坐标系构建模块，用于在三维动脉瘤血管模型上确定在瘤颈边界空间曲线上沿血流方向的最远点和动脉瘤的最高点，并将最高点在uv平面模型的映射点作为极点，以极点与最远点在在uv平面模型的映射点形成的射线为极轴，在uv平面模型上建立极坐标系；
25.定位划分模块，用于根据极坐标系对uv平面模型进行颅内动脉瘤的表面区域的定位划分。
26.为实现上述发明目的，本发明实施例第三方面提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述的颅内动脉瘤的表面区域定位方法的步骤。
27.为实现上述发明目的，本发明实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理执行时实现第一方面所述的颅内动脉瘤的表面区域定位方法的步骤。
28.与现有技术相比，本发明实施例提供的颅内动脉瘤的表面区域定位方法、装置、计
算机设备和存储介质具有的有益效果至少包括：
29.通过将三维动脉瘤模型进行uv展开以得到uv平面模型，该uv平面模型能够顾准确保留动脉瘤表面特征，以便于动脉瘤表面区域的精准定位，同时对三维模型的uv展开操作简单，适用于形态复杂的动脉瘤；然后，在三维动脉瘤血管模型上确定在瘤颈边界空间曲线上沿血流方向的最远点和动脉瘤的最高点，并以最远点和最高点在uv平面模型的映射点构建极坐标系，利用极坐标系在uv平面模型进行颅内动脉瘤的表面区域的定位划分，定位的最远点和最高点分别考虑了血流最大冲压和动脉瘤的形态学最大高度，以使得构建的极坐标系适用性更广，利用极坐标系划分的动脉瘤的表面区域更准确。
附图说明
30.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
31.图1是一实施例提供的颅内动脉瘤的表面区域定位方法的流程图；
32.图2是一实施例提供的三维动脉瘤模型；
33.图3是一实施例提供的uv平面模型；
34.图4是一实施例提供的确定瘤颈边界空间曲线上沿血流方向的最远点和动脉瘤的最高点的原理示意图；
35.图5是一实施例提供的在uv平面模型上构建极坐标系示意图；
36.图6是一实施例提供的颅内动脉瘤的表面区域定位装置的结构示意图。
具体实施方式
37.为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围。
38.图1是一实施例提供的颅内动脉瘤的表面区域定位方法的流程图。如图1所示，实施例提供的颅内动脉瘤的表面区域定位方法，包括以下步骤：
39.步骤1，获取颅内血管造影影像。
40.通过血管造影技术获得颅内血管造影影像，该颅内血管造影影像能够反应血管实际情况，通过对颅内血管造影影像进行三维重建，可以得到三维血管模型以用于各种血管研究。
41.步骤2，基于颅内血管造影影像构建的三维动脉瘤血管模型，沿瘤颈分割三维动脉瘤血管模型得到三维动脉瘤模型。
42.实施例中，依据颅内血管造影影像构建三维动脉瘤血管模型的过程为：
43.从颅内血管造影影像中提取感兴趣的血管区域影像，依据预设阈值从血管区域影像中提取数据点构建粗糙的三维动脉瘤血管模型后，根据粗糙的三维动脉瘤血管模型和血管区域影像，利用水平集方法得到精确的三维动脉瘤血管模型。其中，预设阈值决定了三维动脉瘤血管模型的粗糙度，具体应用时，视情况而定。当然，依据颅内血管造影影像构建三
维动脉瘤血管模型的方式并不局限于上述方法。
44.构建的三维动脉瘤血管模型不仅包含动脉血管还包含载于动脉血管上的动脉瘤，该动脉瘤才是研究对象，因此，在获得三维动脉瘤血管模型基础上，沿瘤颈(动脉瘤与动脉血管的连接处)将动脉瘤从三维动脉瘤血管模型分割下来，成为独立的三维动脉瘤模型。在分割时，在三维动脉瘤血管模型和三维动脉瘤模型的切割处会形成瘤颈边界空间曲线，该瘤颈边界空间曲线可以作为uv展开的基础和用于确定瘤颈边界空间曲线上沿血流方向的最远点。
45.步骤3，将三维动脉瘤模型进行uv展开以得到uv平面模型。
46.实施例中，在获得三维动脉瘤模型基础上，对三维动脉瘤模型进行uv展开，具体以三维动脉瘤模型的瘤颈边界空间曲线为自由边界，对三维动脉瘤模型的网格进行uv展开，以得到uv平面模型。
47.针对uv展开，参数曲面的参数域变量通常可以用坐标uv来表示，其中u代表水平方向，v代表垂直方向，如参数曲面f(u,v)，uv坐标类似于三维空间的投影，用两个点去映射三维全面中的点。所以本质上三维参数曲面是二维参数平面嵌入三维空间的结果。对于三角网格的参数曲面，将每个三角顶点建立与参数平面一一映射，这个映射就是uv展开。
48.图2为实施例提供的示例性的三维动脉瘤模型，对该三维动脉瘤模型进行uv展开时，得到如图3所示的uv平面模型，将三维动脉瘤模型展开成二维的uv平面模型时，对组成三维动脉瘤模型表面的三角形网格会发生变形，其中，中间区域三角形网格尺寸相对减小，边缘区域三角形网格尺寸相对变大，但是该三角形网格尺寸的变化并不影响动脉瘤的表面区域定位。
49.步骤4，在三维动脉瘤血管模型上确定在瘤颈边界空间曲线上沿血流方向的最远点和动脉瘤的最高点，依据最远点和最高点在uv平面模型上的映射点构建极坐标系。
50.实施例中，为了在uv平面模型上构建的极坐标系具有普适性，适用于任何形态动脉瘤的表面区域定位，也为了提升利用极坐标系对动脉瘤的表面区域的定位方便性和准确性。需要找出两个最合适的点来确定极点和极轴，以形成极坐标系。经过大量的研究发现，在动脉瘤的形态学指标中，动脉瘤的最大高度对应的最高点是一个比较具有生理意义的点，以该最高点对应在uv平面模型的映射点作为极点，这样构建的极坐标系非常方便准确地定位颅内动脉瘤的各种表面区域，其中表面区域包括瘤顶区、背流区、侧向区、迎流区。在研究动脉瘤特性时，沿血流流动方向最容易受到冲击的位置，也就是瘤颈边界空间曲线上沿血流方向的最远点，该最远点由于血流冲压最大，在生理学上具有重要意义，因此，选择该最远点对应在uv平面模型的映射点与极点确定极轴。
51.实施例中，在三维动脉瘤血管模型上确定在瘤颈边界空间曲线上沿血流方向的最远点，包括：
52.如图4所示，在三维动脉瘤血管模型上，计算得出与动脉瘤近端载瘤动脉中心线距离最近的第一直线l1，该第一直线l1的方向代表流经动脉瘤的动脉血流流动方向；计算分割三维动脉瘤模型形成的瘤颈边界空间曲线c1的形心p1、和距离瘤颈边界空间曲线c1的最近平面s1；平移第一直线l1过形心p1得到第二直线l2，将第二直线l2和瘤颈边界空间曲线c1投影到最近平面s1得到对应的投影直线l3和投影曲线c2，以投影直线l3与投影曲线c2在血流方向远端的交点为最远点p2。
53.在确定最远点p2后，根据最远点p2在曲线投影c2上的位置，找到最远点p2在动脉瘤三维模型上的对应点x’，即瘤颈上对应血流流动方向的点。同时在动脉瘤三维模型上确定与最近平面s1距离最远的点o’，即表示动脉瘤垂直高度的最高点。该点x’和点o’同样在三维动脉瘤血管模型被标记。
54.在确定好点x’和点o’后，即可以在uv平面模型上建立极坐标系，如图5所示，点o’对应到uv平面模型上的映射点为点o，点x’对应到uv平面模型上的映射点为点x。以点o作为极点，射线ox作为极轴，建立极坐标系，这样三维动脉瘤模型表面的点均可在极坐标系中以(ρ,θ)表示，ρ表示与极点o的相对距离，θ表示ox到任一点与极点连线的角度。
55.步骤5，根据极坐标系对uv平面模型进行颅内动脉瘤的表面区域的定位划分。
56.实施例中，在获得极坐标系的基础上，根据在极坐标系中的极坐标对动脉瘤表面进行分区，以此可对形状各异的动脉瘤表面按照统一的标准划分为不同区域，同时可以结合动脉瘤表面的血流动力学参数，对各个分区进行针对性的分析与评估。
57.上述实施例提供的颅内动脉瘤的表面区域定位方法，通过将三维动脉瘤模型进行uv展开以得到uv平面模型，该uv平面模型能够准确保留动脉瘤表面特征，以便于动脉瘤表面区域的精准定位，同时对三维模型的uv展开操作简单，适用于形态复杂的动脉瘤；然后，在三维动脉瘤血管模型上确定在瘤颈边界空间曲线上沿血流方向的最远点和动脉瘤的最高点，并以最远点和最高点在uv平面模型的映射点构建极坐标系，利用极坐标系在uv平面模型进行颅内动脉瘤的表面区域的定位划分，定位的最远点和最高点分别考虑了血流最大冲压和动脉瘤的形态学最大高度，以使得构建的极坐标系适用性更广，利用极坐标系划分的动脉瘤的表面区域更准确。
58.图6是一实施例提供的颅内动脉瘤的表面区域定位装置的结构示意图。如图6所示，实施例提供的表面区域定位装置，包括：
59.获取模块，用于获取颅内血管造影影像；
60.模型构建模块，用于基于颅内血管造影影像构建三维动脉瘤血管模型；还用于沿瘤颈分割三维动脉瘤血管模型得到三维动脉瘤模型；
61.uv展开模块，用于将三维动脉瘤模型进行uv展开以得到uv平面模型；
62.极坐标系构建模块，用于在三维动脉瘤血管模型上确定在瘤颈边界空间曲线上沿血流方向的最远点和动脉瘤的最高点，依据最远点和最高点在uv平面模型上的映射点构建极坐标系。
63.定位划分模块，用于根据极坐标系对uv平面模型进行颅内动脉瘤的表面区域的定位划分。
64.需要说明的是，上述实施例提供的颅内动脉瘤的表面区域定位装置在进行颅内动脉瘤的表面区域定位时，应以上述各功能模块的划分进行举例说明，可以根据需要将上述功能分配由不同的功能模块完成，即在终端或服务器的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的颅内动脉瘤的表面区域定位装置与颅内动脉瘤的表面区域定位方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见颅内动脉瘤的表面区域定位方法实施例，这里不再赘述。
65.实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上执行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述颅内动脉瘤的表面区域
定位方法，即包括以下步骤：
66.步骤1，获取颅内血管造影影像。
67.步骤2，基于颅内血管造影影像构建三维动脉瘤血管模型后，沿瘤颈分割三维动脉瘤血管模型得到三维动脉瘤模型。
68.步骤3，将三维动脉瘤模型进行uv展开以得到uv平面模型。
69.步骤4，在三维动脉瘤血管模型上确定在瘤颈边界空间曲线上沿血流方向的最远点和动脉瘤的最高点，依据最远点和最高点在uv平面模型上的映射点构建极坐标系。
70.步骤5，根据极坐标系对uv平面模型进行颅内动脉瘤的表面区域的定位划分。
71.实际应用中，存储器可以为在近端的易失性存储器，如ram，还可以是非易失性存储器，如rom，flash，软盘，机械硬盘等，还可以是远端的存储云。处理器可以为中央处理器(cpu)、微处理器(mpu)、数字信号处理器(dsp)、或现场可编程门阵列(fpga)，即可以通过这些处理器实现颅内动脉瘤的表面区域定位步骤。
72.实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理执行时实现上述颅内动脉瘤的表面区域定位方法，即包括以下步骤：
73.步骤1，获取颅内血管造影影像。
74.步骤2，基于颅内血管造影影像构建三维动脉瘤血管模型后，沿瘤颈分割三维动脉瘤血管模型得到三维动脉瘤模型。
75.步骤3，将三维动脉瘤模型进行uv展开以得到uv平面模型。
76.步骤4，在三维动脉瘤血管模型上确定在瘤颈边界空间曲线上沿血流方向的最远点和动脉瘤的最高点，依据最远点和最高点在uv平面模型上的映射点构建极坐标系。
77.步骤5，根据极坐标系对uv平面模型进行颅内动脉瘤的表面区域的定位划分。
78.其中，计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
79.以上所述的具体实施方式对本发明的技术方案和有益效果进行了详细说明，应理解的是以上所述仅为本发明的最优选实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的原则范围内所做的任何修改、补充和等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。