專利名稱：用于管狀器官的三維重建的系統(tǒng)和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)，尤其涉及例如用于血管造影(angiography)的醫(yī)學(xué)成像系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
血管狹窄(stenosis)，例如動脈狹窄，是指由于動脈的內(nèi)壁上的斑(plaque)形成而引起的動脈內(nèi)腔的窄化(narrowing)。窄化的嚴(yán)重度依賴于內(nèi)腔的截面區(qū)域中被斑所阻塞的量。雖然動脈窄化可能發(fā)生在身體的任何動脈中(例如頸動脈)，但尤其關(guān)注對心臟動脈窄化的研究，也就是對冠狀動脈窄化(冠狀心臟病)的研究，這是因為這些動脈的窄化是心臟病發(fā)作的主要原因之一。因此，冠狀血管造影是指研究冠狀動脈以確定任何可能存在的窄化的嚴(yán)重度(即找出狹窄動脈)的過程(以及相關(guān)聯(lián)的系統(tǒng))。
為了對動脈成像，導(dǎo)管被插入到患者的臂部或腿部的動脈中，在該處導(dǎo)管最終前進(jìn)到冠狀動脈中。一旦到達(dá)冠狀動脈，一種無線電不能穿透的物質(zhì)被注入其中，以便例如可以用X射線血管造影系統(tǒng)對動脈成像。
系統(tǒng)在若干個不同的視角獲取動脈的“瞬像”(即血管造影電影放映(angiographic cine-run))，以獲得所研究的一個或多個動脈網(wǎng)絡(luò)的完整視圖。此外，由于窄化通常是關(guān)于動脈軸非對稱的，因此有必要從不同視角(最好是正交的視角)獲得至少兩個圖像，最好更多圖像，而且最好是與動脈軸垂直的圖像，以評價狹窄的嚴(yán)重度。但是，要獲得脈管的完全垂直的視角一般是非常困難。
因此，確定視角位置部分地是任意的，部分地是反復(fù)實驗的過程(一旦觀察到了狹窄)。但是，能夠獲得的圖像總數(shù)受時間、安全性和成本所限。通常對于左冠狀動脈系統(tǒng)獲得四到七個投影(projection)，對于右動脈系統(tǒng)獲得二到四個圖像。
血管造影系統(tǒng)的操作者或者基于對多個圖像(投影)的視覺檢查，或者通過對單個圖像的計算機分析，來評價冠狀動脈中的狹窄的嚴(yán)重度。如上所述，由于大多數(shù)圖像一般不是完全垂直于動脈軸的，因此通過任一種手段所獲得的狹窄嚴(yán)重度估計通常都是不精確的。
目前，存在二維(2D)量化冠狀血管造影(QCA)系統(tǒng)，其創(chuàng)建脈管的2D圖像以便進(jìn)行狹窄研究，還存在三維(3D)QCA方法，其也創(chuàng)建整個動脈樹的3D重建(3DR)，以便研究狹窄脈管。
2D QCA系統(tǒng)基本上實現(xiàn)以下步驟特定圖像的導(dǎo)入、該圖像的脈管提取以及感興趣的脈管的QCA。2D QCA系統(tǒng)通常提供對病灶(lesion)的基于直徑的分析，而不是密度測定(densitometry)分析。在某些實施例下，是經(jīng)由DSA的使用來提供密度測定分析的，但是并不用于像冠狀動脈那樣的包括運動的場景。
3D QCA方法一般包括以下步驟采集圖像，從2D投影提取脈管。3D QCA系統(tǒng)還包括成像幾何條件恢復(fù)、(圖像間)逐點匹配，當(dāng)然還有3DR。3D系統(tǒng)的QCA一般包括形態(tài)評價(包括脈管透視縮短(foreshortening)、交疊(overlapping)、成角(angulation)、扭曲(tortuosity))，并且在某些情況下包括測量結(jié)果，通常是真實長度和直徑信息。但是，很少針對截面面積測量，雖然已經(jīng)嘗試過實現(xiàn)對沿脈管的截面輪廓的精確表示。一種代數(shù)重建方法框架中的基于某些探索的方法在Greenberg的美國專利號6,301,498中提出。但是，該方法要求來自與動脈正交的不同方位的至少四(4)次采集的特殊設(shè)置。
此外，在2D和3D QCA系統(tǒng)和方法中，測量和狹窄嚴(yán)重度的一個重要方面是確立健康脈管測量。提供健康脈管(或相關(guān))測量的系統(tǒng)和方法例如使用基于近心部分或遠(yuǎn)心部分處測得的直徑的插值。該步驟是關(guān)鍵的，因為它是許多測量的基礎(chǔ)。同時，該步驟非常敏感，并且可能很容易產(chǎn)生不正確的測量結(jié)果。
存在其他問題，這些問題是關(guān)于用于現(xiàn)有3D成像系統(tǒng)的方法的。例如，對于圖像采集，現(xiàn)有技術(shù)系統(tǒng)利用雙平面采集、旋轉(zhuǎn)采集或單投影(圖像)采集(最普通的方法(見美國專利號6,047,080和6,169,917))。雖然雙平面采集最小化了由于心動周期階段引起的失真，但在某些外極(epi-polar)幾何條件含混情形下該技術(shù)是不充分的。對于旋轉(zhuǎn)采集系統(tǒng)，雖然在時間接近，但是這些系統(tǒng)既沒有解決心階段問題，也沒有解決外極幾何條件含混問題。
對于成像幾何條件恢復(fù)，幾何條件恢復(fù)所需的控制點數(shù)目依賴于所發(fā)現(xiàn)的變換類型和對未知參數(shù)的假設(shè)。因此，對于視角變換，控制點數(shù)目可以是從五(5)(例如見美國專利號6,047,080和6,501,848)到八(8)(例如見美國專利號4,875,165)中的任何一個。但是，對多個圖像上的至少五個相應(yīng)點進(jìn)行確實且精確的識別是繁重的過程(如果可能識別的話)，這是因為，例如右冠狀動脈系統(tǒng)通常缺乏足夠的分枝點。
此外，不論使用非線性還是線性優(yōu)化，兩種解決方案都有不穩(wěn)定性問題。具體而言，用作控制點的自然候選點是動脈樹中的分枝點。但是，以下情況是很常見的由于動脈樹的區(qū)域與另一脈管或本身交疊，因此難以識別對分枝點的精確定位。此外，正如計算幾何學(xué)中通常的情況那樣，不是所需要的每個點集合都對于產(chǎn)生變換有用。例如，如果所有點都位于圖像中的公共線上，則這些點不能用于變換計算。最后，從視角變換族到3DR的變換一般不能補償由于圖像是在心動周期或(例如)患者呼吸的不同階段獲得的而引起的每個圖像中的局部失真。
在現(xiàn)有技術(shù)成像系統(tǒng)中，還存在多種用于從2D X射線血管造影圖像提取脈管的技術(shù)。但是，在臨床實踐中執(zhí)行脈管提取的能力涉及特定過程的自動化程度和健壯度。例如，在美國專利號6,047,080中，操作者必須輸入六(6)個標(biāo)記點以識別每個圖像中的動脈樹的六(6)個分枝，并且對于每個分枝進(jìn)行若干次點擊以定義每個圖像中每個分枝的初始中心線。此外，為了使解答穩(wěn)定，建議操作者添加高曲率的控制點并添加狹窄點。
當(dāng)已經(jīng)提取了2D投影中代表整個脈管樹(包括各種分枝)的中心線時，逐點匹配利用(例如針對多個圖像)外極原理。外極幾何是以以下聲明為前提的對于被成像的3D點，它在一對圖像上的投影以及兩(2)個相關(guān)聯(lián)的焦點屬于一個公共(外極)平面。因此，對于一個圖像上的任何給定點，對另一圖像上的相應(yīng)點的搜索可能在外極線(外極平面與該圖像平面的交集)上被找到。但是，僅在以下情況下該方法才產(chǎn)生充分的結(jié)果(i)成像幾何條件模型充分地使器官與其2D圖像相聯(lián)系；以及(ii)在圖像采集之間被成像的脈管不會改變其形狀。這就是為什么在臨床實踐中簡單外極幾何條件方法的約束對3D模型的精度和質(zhì)量而言是極富限制性的。
由于現(xiàn)有技術(shù)的上述缺點，當(dāng)前的2D QCA系統(tǒng)不對冠狀血管造影(例如)給出充分支持，并且當(dāng)前的3D QCA系統(tǒng)并未投入臨床使用，因為這些系統(tǒng)或者給出不正確的結(jié)果，或者就是用起來太麻煩。
從而，需要一種3DR系統(tǒng)，其能夠被用于臨床過程(例如血管造影)中，它提供一種系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括實際的、直觀的、易用的、健壯的解決方案，以克服上述現(xiàn)有技術(shù)系統(tǒng)和方法的缺點中的至少一個，優(yōu)選克服所有這些缺點。

發(fā)明內(nèi)容
因此本發(fā)明的實施例克服了與現(xiàn)有技術(shù)系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)的缺陷和問題，并且給出了用于精確地成像和產(chǎn)生可用于傳統(tǒng)X射線血管造影系統(tǒng)的管狀器官的3DR的易用且簡單的系統(tǒng)和方法。具體而言，本發(fā)明的某些實施例給出了利用兩個(在某些實施例中多于兩個)2D X射線圖像來對單個感興趣的脈管結(jié)構(gòu)進(jìn)行3DR的方法和系統(tǒng)。
簡言之，某些實施例可以包括以下的一個或多個(在某些實施例中包括全部)造影放映的采集；投影成角和ECG信息(例如經(jīng)由模擬和/或DICOM)；系統(tǒng)校準(zhǔn)以處理圖像(例如導(dǎo)管校準(zhǔn))；兩個或更多個圖像的標(biāo)記；邊緣跟蹤，帶有預(yù)處理和后處理，以消除邊緣的可能存在的不正確失真；中心線檢測；密度測定，包括背景減去；點到點匹配和3DR；融合直徑和密度測定數(shù)據(jù)以獲得精確的脈管截面面積測量結(jié)果；健康脈管比例的確定和可視化(以2D和/或3D方式)；以及與系統(tǒng)、感興趣的脈管和其他相關(guān)數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)的顯示。利用本發(fā)明，通過給出例如狹窄脈管的三維重建以及量化截面信息，改進(jìn)了冠狀血管造影的輸出。
在某些實施例中，三維重建可以被結(jié)合到具有關(guān)于可從血管造影獲得的成像脈管的信息的顯示中。此外，這種實施例所給出的3D重建可以揭示脈管的完整形態(tài)，其中包括由于透視縮短和彎曲片段造成在2D圖像中未看到的細(xì)節(jié)。此外，對感興趣的脈管的2D或3DR顯示可以被聚焦、放大或縮小以及旋轉(zhuǎn)。
管狀器官和感興趣的脈管可以是動脈、靜脈、冠狀動脈、頸動脈、肺動脈、腎動脈、肝動脈、股動脈、腸動脈之類的(例如任何其他管狀器官)中的任何一種。
因此，在第一實施例中，提供了一種用于利用多個二維圖像對單個管狀器官進(jìn)行三維重建(3DR)的方法，該方法可以包括以下步驟中的一個或多個顯示脈管網(wǎng)絡(luò)的第一圖像；接收用于識別第一圖像上的感興趣的脈管的輸入；跟蹤感興趣的脈管的邊緣，包括消除在視覺上與感興趣的脈管鄰近的物體的虛假邊緣；以及確定沿脈管的基本精確的半徑和密度測定值。該方法還可以包括以下步驟中的一個或多個顯示脈管網(wǎng)絡(luò)的至少第二圖像；接收用于識別第二圖像上的感興趣的脈管的輸入；跟蹤第二圖像中的感興趣的脈管的邊緣，包括消除在視覺上與感興趣的脈管鄰近的物體的虛假邊緣；確定第二圖像中沿感興趣的脈管的基本精確的半徑和密度測定值；確定感興趣的脈管的三維重建；以及確定沿脈管的融合面積測量結(jié)果。該實施例還可以包括確定包括多個中心線點的中心線。
確定融合的面積可以包括確定將要被用作物理參考的沿感興趣的脈管的多個健康直徑(最好是所有健康直徑)；利用上述物理參考將大部分?jǐn)?shù)據(jù)(優(yōu)選是基本上所有數(shù)據(jù)，最好是所有數(shù)據(jù))，例如直徑和截面值，歸一化到物理單位；以及將數(shù)據(jù)中的大部分(最好是所有或基本上所有數(shù)據(jù))融合到單個面積測量結(jié)果中，并且根據(jù)數(shù)據(jù)的可靠度對每個數(shù)據(jù)源加權(quán)。加權(quán)可以按照視角幾何條件和/或3D脈管幾何條件的函數(shù)來計算。
用于識別感興趣的脈管的輸入可以包括三個點，這三個點包括用于標(biāo)記狹窄的大體位置的第一點，狹窄的近側(cè)的第二點，以及狹窄的遠(yuǎn)側(cè)的第三點。
但是，用于識別感興趣的脈管的輸入也可以包括第一和第二圖像中的至少一個的兩(2)個點的標(biāo)記，其中兩個點中的一點位于狹窄的近側(cè)的任何位置處，另一點位于狹窄的遠(yuǎn)側(cè)的任何位置處。標(biāo)記也可以包括第一圖像的兩(2)個點和第二圖像的一(1)個點，其中所述兩個點中的一點位于狹窄的近側(cè)的任何位置處，另一點位于狹窄的遠(yuǎn)側(cè)的任何位置處，并且其中所述一個點是在第一圖像上自動識別的錨定點。
消除虛假邊緣包括檢測與脈管鄰近的一個或多個“氣泡”(見以下描述)。一種用于檢測這種氣泡(例如虛假邊緣)的新穎實施例可以包括定義與主中心線基本上平行的感興趣的區(qū)域；檢測與感興趣的脈管鄰近的至少一個像素數(shù)據(jù)群集，其中每個像素數(shù)據(jù)群集具有大于周圍象素數(shù)據(jù)的亮度級別的預(yù)定亮度級別；在每個群集內(nèi)選擇任意像素；為每個群集的每個任意像素，選擇在限制感興趣的區(qū)域的巷道上提供的第二像素；通過將多個任意像素與相應(yīng)的第二像素相連來確立障礙線，以定義感興趣的脈管的邊緣。在跟蹤感興趣的脈管的每個邊緣時，所跟蹤的邊緣避開每條障礙線。
消除虛假邊緣還可以包括檢測和/或消除(例如忽略)沿感興趣的脈管的一個或多個“凸起”。具體來說，對于凸起而言，消除虛假邊緣例如可以包括確立可疑點列表，其中包括確立至少一個初步被跟蹤邊緣上的多個發(fā)源點與沿主中心線定位的相應(yīng)最近點之間的多個第一距離，確立主中心線上的多個第二中心線點中的每一個與位于至少一個邊緣上的相應(yīng)最近點之間的多個第二距離，以及確定對中心線的偏離，即第二距離和第一距離的絕對距離。該方法還可以包括確定梯度成本函數(shù)，其與每個邊緣點處的梯度幅值成反比；確定聚集與中心線的偏離和梯度成本函數(shù)的組合函數(shù)，其中在組合函數(shù)大于預(yù)定的值時，相應(yīng)邊緣點被確定為凸起中的凸起點。該方法還可以包括確定由多個相連接的凸起點和與感興趣的脈管相鄰的切割線所定義的凸起區(qū)域，其中切割線包括使凸起區(qū)域和切割線長度的乘方之間的比率基本上達(dá)到最大的線；以及在切割線處從所述邊緣切割掉凸起，以確立最終邊緣。
可以通過以下步驟中的一個或多個來確定感興趣的脈管的中心線確定感興趣的脈管的最終被跟蹤邊緣；確定多對錨定點，其中每一對包括每個邊緣上的一個點；通過搜索在被連接時確立與中心線基本上正交的截面線的錨定點對來確定截面線；利用錨定點將每個邊緣劃分成多個片段，其中，對于每個片段，根據(jù)每個邊緣的每個點包括位于相對的邊緣上的至少一對點、并且相鄰點之間的距離總和最小，來確立邊緣之間的對應(yīng)關(guān)系。該方法還可以包括連接多個片段的中心以確定中心線。
根據(jù)本發(fā)明的實施例，密度測定可以包括適當(dāng)?shù)販p去背景影響。具體而言，確定密度測定值可以包括以下步驟的一個或多個確立與感興趣的脈管的至少一個邊緣基本上平行的多條輪廓線；確立覆蓋感興趣的脈管和相鄰區(qū)域的參數(shù)柵格，其中參數(shù)柵格包括感興趣的脈管沿其長度的第一參數(shù)和用于控制感興趣的脈管的沿截面的變化的第二參數(shù)；利用柵格對圖像采樣以獲得多個相應(yīng)的灰度值-灰度值作為輪廓線的函數(shù)被研究。該方法還可以包括基本上消除所檢測到的位于感興趣的脈管的外部的阻礙結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)是作為參數(shù)的突出最小值被檢測的；基本上消除在感興趣的脈管的內(nèi)部檢測到的突出最小值；分別對于感興趣的脈管的每一側(cè)，在跨過感興趣的脈管的方向上對灰度值取平均；確定感興趣的脈管內(nèi)部的柵格上的線性背景估計；以及利用被消除的突出最小值確定截面面積。
本發(fā)明的實施例可以包括利用感興趣的脈管的健康部分上的迭代回歸來確定健康脈管尺寸。具體而言，迭代包括預(yù)定的斜率和遵循健康數(shù)據(jù)線之間的折衷。在一個實施例中，如果遵循健康數(shù)據(jù)的線對應(yīng)于多個群集上的實際數(shù)據(jù)，則折衷傾向于遵循健康數(shù)據(jù)的線?？梢砸?D和/或3D的方式顯示所確定的感興趣的脈管的健康尺寸。
感興趣的脈管的三維重建可以包括對于第一圖像中的多個中心線點確定傳統(tǒng)外極距離p1；對于第二圖像中的多個中心線點確定傳統(tǒng)外極距離p2；以及基本上根據(jù)p2new＝p2+δ來重新確定p2，其中δ是確立一個或多個標(biāo)志點的對應(yīng)關(guān)系的平滑補償函數(shù)。
在本發(fā)明的各種實施例中，可以包括外極指標(biāo)和相關(guān)聯(lián)的裝置(例如處理器的應(yīng)用程序/計算機指令)。因此，在接收用于識別第二圖像中的感興趣的脈管的輸入之后，可以顯示用于指示第一圖像和第二圖像之間的并發(fā)的外極指標(biāo)，以用于產(chǎn)生感興趣的脈管的“良好”三維重建。
在本發(fā)明的某些實施例中，數(shù)據(jù)可以與其他數(shù)據(jù)交叉參考。
本發(fā)明的其他實施例針對一種用于利用多個二維圖像對單個血管進(jìn)行三維重建(3DR)的系統(tǒng)。這種系統(tǒng)可以包括顯示器，用于顯示脈管網(wǎng)絡(luò)的第一圖像以及脈管網(wǎng)絡(luò)的第二圖像，以及脈管的三維重建；輸入裝置，用于接收用于識別第一圖像上的感興趣的脈管和用于識別第二圖像上的感興趣的脈管的輸入；以及處理器，其被布置為操作一個或多個應(yīng)用程序和/或計算機指令。該計算機指令可以包括用于允許處理器執(zhí)行以下步驟中的一個或多個的指令跟蹤感興趣的脈管的邊緣，包括消除在視覺上與感興趣的脈管鄰近的物體的虛假邊緣；確定沿脈管的基本精確的半徑和密度測定值；跟蹤第二圖像中的感興趣的脈管的邊緣，包括消除在視覺上與感興趣的脈管鄰近的物體的虛假邊緣；確定第二圖像中沿感興趣的脈管的基本精確的半徑和密度測定值；確定感興趣的脈管的三維重建；以及確定沿脈管的融合面積測量結(jié)果。可以包括用于實現(xiàn)這里沒有明確包括的任何前述步驟的其他計算機指令。
本發(fā)明的其他實施例針對一種用于利用多個二維圖像對單個血管進(jìn)行三維重建(3DR)的系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以包括顯示裝置，用于顯示脈管網(wǎng)絡(luò)的第一圖像，以及脈管網(wǎng)絡(luò)的第二圖像，以及3DR；輸入裝置，用于識別第一圖像和第二圖像上的感興趣的脈管；跟蹤裝置，用于跟蹤感興趣的脈管的邊緣，包括用于消除在視覺上與感興趣的脈管鄰近的物體的虛假邊緣的消除裝置。該處理器可以用于確定包括多個中心線點的中心線，確定沿脈管的基本精確的半徑和密度測定值，確定第二圖像中沿感興趣的脈管的基本精確的半徑和密度測定值，確定感興趣的脈管的三維重建；以及確定沿脈管的融合面積(截面)測量結(jié)果，以及確立感興趣的脈管的3DR。
本發(fā)明的其他實施例可以包括一種用于利用多個二維圖像對單個血管進(jìn)行三維重建(3DR)的系統(tǒng)(例如根據(jù)前述任何一個)，定還可以包括血管造影系統(tǒng)，其包括用于掃描患者的平臺、包括X射線源的C臂X射線系統(tǒng)、檢測器、用于移動C臂的步進(jìn)電動機以及用于進(jìn)行QCA的工作站。該工作站可以包括顯示裝置，用于顯示脈管網(wǎng)絡(luò)的第一圖像，以及脈管網(wǎng)絡(luò)的第二圖像，以及3DR；輸入裝置，用于識別第一圖像和第二圖像上的感興趣的脈管；跟蹤裝置，用于跟蹤感興趣的脈管的邊緣，包括用于消除在視覺上與感興趣的脈管鄰近的物體的虛假邊緣的消除裝置。
本發(fā)明的其他實施例針對永久的或臨時性的計算機可讀介質(zhì)(例如軟盤、硬盤驅(qū)動、CD、DVD、智能介質(zhì)和其他閃存)，用于存儲由計算機指令構(gòu)成的一個或多個應(yīng)用程序(或者只存儲計算機指令)，這些計算機指令用于使得計算機(例如處理器和/或工作站/網(wǎng)絡(luò))能夠執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明的各種實施例的方法。
本發(fā)明的任何實施例也可以用于現(xiàn)有血管造影系統(tǒng)，或者其他脈管成像系統(tǒng)。本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員在考慮本公開之后很容易看出本發(fā)明與這種系統(tǒng)的關(guān)系。
通過參考以下詳細(xì)描述和在以下簡要描述的附圖，可以更清楚地看到本發(fā)明的其他實施例，以及目的和優(yōu)點。


圖1示出根據(jù)本發(fā)明實施例的系統(tǒng)和到C-ARM的接口的示意圖。
圖2示出狹窄脈管的三(3)點標(biāo)記。
圖3是來自血管造影電影放映的圖像，其中包括脈管網(wǎng)絡(luò)。
圖4是來自圖3的圖像，其中具有不正確的所跟蹤的邊緣。
圖5是具有氣泡區(qū)域的脈管的示意圖。
圖6是來自血管造影電影放映的圖像，其包括對用于邊緣校正中的項目的參考。
圖7是示出感興趣的脈管的被檢測到的氣泡的圖像。
圖8是示出最終的所跟蹤的邊緣的圖7的圖像。
圖9是來自血管造影電影放映的圖像，用于說明凸起檢測。
圖10是具有不正確的邊緣跟蹤(具有凸起)的圖9的圖像。
圖11是具有經(jīng)校正的邊緣的圖9的圖像。
圖12是凸起檢測和消除過程的示意圖。
圖13是凸起檢測和消除過程的進(jìn)一步的示意圖。
圖14是凸起檢測和消除過程的進(jìn)一步的示意圖。
圖15是感興趣的脈管的圖像，其中示出了中心線定義。
圖16是示出脈管的典型截面的示意圖。
圖17是感興趣的脈管的圖像，其中示出了計算脈管的密度測定的方法。
圖18是示出根據(jù)本發(fā)明某些實施例的密度測定的原理的示意圖。
圖19A是示出用于計算密度測定的感興趣的脈管的輪廓線的圖像。
圖19B是與圖19A的圖像相關(guān)聯(lián)的密度測定值的圖線。
圖20A和20B代表脈管網(wǎng)絡(luò)的第一和第二圖像，用于說明點到點匹配。
圖21A是狹窄脈管的圖像，用于說明健康動脈計算。
圖21B是示出圖21A的狹窄脈管的健康動脈計算的圖線。
圖22A是狹窄脈管的另一個圖像，用于進(jìn)一步說明健康動脈計算。
圖22B是示出圖22A的狹窄脈管的健康動脈計算的圖線。
圖23-28是感興趣的狹窄脈管的圖像，參考了確定脈管的健康顯示。
圖29是根據(jù)本發(fā)明的3DR系統(tǒng)的屏幕截圖，其示出了與2D圖像相關(guān)的顯示(包括2D健康動脈顯示)。
圖30是感興趣的脈管的3DR。
圖31是3DR的屏幕截圖，其中包括與3DR相關(guān)聯(lián)的信息的顯示。
圖32示出出現(xiàn)在根據(jù)本發(fā)明的系統(tǒng)的屏幕截圖(也示出了感興趣的脈管的3DR)上的彈出列表。
圖33是根據(jù)本發(fā)明的3DR系統(tǒng)的屏幕截圖，其說明了校準(zhǔn)技術(shù)。
圖34是根據(jù)本發(fā)明的3DR系統(tǒng)的屏幕截圖，其說明了圖形數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。
圖35A是示出感興趣的脈管的被跟蹤邊緣的第一圖像。
圖35B是感興趣的脈管的第二圖像，其包括外極條和線，用于指示第二圖像用作3DR的良好候選的適用性，其中有與圖35A中成像的圖像/脈管的關(guān)系。
圖36示出根據(jù)本發(fā)明某些實施例的管狀器官片段的3D柱狀表示。
圖37示出穿過圖36所示的片段的截面區(qū)域。
具體實施例方式
本發(fā)明的實施例可以被集成到現(xiàn)有的導(dǎo)管插入系統(tǒng)中，以產(chǎn)生2D和3DR圖像。例如，圖1示出了根據(jù)本發(fā)明某些實施例構(gòu)造的一個典型系統(tǒng)，該系統(tǒng)可用于產(chǎn)生患者的脈管系統(tǒng)的二維血管造影圖和/或3DR。這種系統(tǒng)可以包括用于被檢查的患者3的水平支撐，例如臺2，以及包圍患者身體的門型C臂4。C臂支持位于患者身體一側(cè)的放射源5，以及位于另一側(cè)并且與放射源對準(zhǔn)的放射檢測器6。放射源5可以是例如產(chǎn)生錐狀X射線束的X射線點源。放射檢測器可以由具有多個放射檢測器元件的CCD照相機構(gòu)成。
該裝置還可以包括步進(jìn)電動機7，用于改變放射源和放射檢測器相對于被檢查的身體的角位置。在以下描述的本發(fā)明的優(yōu)選實施例中，步進(jìn)電動機7能夠使放射源和放射檢測器繞Z軸旋轉(zhuǎn)，Z軸是患者身體的縱向軸，它還能使放射源和放射檢測器繞X軸旋轉(zhuǎn)，X軸與Z軸一起定義了水平身體支撐的平面。
可包括在圖1的系統(tǒng)中的電子設(shè)備可以包括血管造影系統(tǒng)控制器10，其控制放射源以及步進(jìn)電動機，以連續(xù)地從相對于身體的多個不同角位置產(chǎn)生身體曝光。該控制器還可以接收來自CCD照相機中的放射檢測器元件的電子輸出?？梢园ㄓ嬎銠C工作站11，其控制血管造影系統(tǒng)控制器10以產(chǎn)生到任何所選播放(造影放映)的血管投影的二維圖像12，以及3DR圖像13?？刂谱詈门c由ECG傳感器和/或呼吸傳感器(未示出)所產(chǎn)生的心臟和/或呼吸選通信號同步，以便可以在心動周期或呼吸周期期間的相同點期間獲得血管的圖像。
該工作站可以包括適當(dāng)?shù)某绦蚝?或硬件，以用于實現(xiàn)本發(fā)明的用于2D和3DR的實施例的系統(tǒng)和方法的操作，以及相關(guān)聯(lián)的QCA。此外，根據(jù)本發(fā)明實施例的系統(tǒng)和方法可以是上述導(dǎo)管插入室配置的附加組件。在某些實施例中，可以使另一個包括硬件和軟件的工作站與導(dǎo)管插入室接口，以用于接收造影放映，并且任選接收C-ARM成角和ECG，以處理和呈現(xiàn)3DR。
第一實施例組圖像采集在患者的導(dǎo)管插入期間，基本上實時地捕捉多個血管造影電影放映的二維(2D)X射線圖像，并在監(jiān)視器上顯示這些圖像。除了這些圖像之外，還可獲取C臂成角數(shù)據(jù)和ECG數(shù)據(jù)。利用ECG傳感器，ECG選通過程可用于從所捕捉到的每個血管造影電影放映的圖像來呈現(xiàn)最優(yōu)(“最佳”)圖像(心臟舒張末期幀)。
電影放映的捕捉可以以模擬方式(例如利用幀抓取器)或經(jīng)由標(biāo)準(zhǔn)DICOM連接(優(yōu)選)來完成。DICOM是“Digital Imaging andCommunications in Medicine(醫(yī)學(xué)數(shù)字成像和通信)”的縮寫，并且是一種允許來自不同制造商的醫(yī)學(xué)設(shè)備和軟件彼此通信以便易于共享醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的文件格式和數(shù)字通信協(xié)議。
在圖像捕捉之后，操作者可以根據(jù)已知方法對圖像執(zhí)行導(dǎo)管校準(zhǔn)。這種已知方法的示例可以在美國專利號5,042,486和PCT申請公布WO94/04938中找到，這里通過引用將其公開內(nèi)容結(jié)合進(jìn)來。其他校準(zhǔn)設(shè)備在美國專利號3,644,825、3,868,565、4,017,858、4,054,881和4,849,692中有所描述，這里通過引用將其公開內(nèi)容結(jié)合進(jìn)來。本發(fā)明的某些實施例可以利用使用DICOM數(shù)據(jù)的自動校準(zhǔn)。在其他實施例中，可以通過識別導(dǎo)管邊緣來完成導(dǎo)管校準(zhǔn)(3310)，如圖33所示。這樣一來，知道了導(dǎo)管的尺寸，就可以確定每個圖像中的距離(例如像素到毫米變換)。
感興趣的脈管的識別利用從血管造影電影放映獲得的圖像，并且最好在校準(zhǔn)之后，系統(tǒng)操作者可以通過從各自從不同的血管造影電影放映中選擇出來的至少第一圖像和第二圖像中手動選擇(由操作者)或由系統(tǒng)選擇(例如經(jīng)由ECG選通)圖像，來標(biāo)記感興趣的脈管的狹窄。在一個實施例中，標(biāo)記包括至少三(3)個點，但在其他實施例中，可以使用少于三個點(見下文“有限標(biāo)記3DR”)。這三(3)個點可以包括(圖2)用于標(biāo)記狹窄的大概位置的第一點210，狹窄的近側(cè)的第二點220，以及狹窄的遠(yuǎn)側(cè)的第三點230。在標(biāo)記圖像之后，可以確立該圖像的邊緣檢測和中心線定義。
邊緣檢測(邊緣跟蹤)最初，可以利用已知算法(例如dijkstra優(yōu)化或波傳播方法)來提取主中心線。主中心線應(yīng)當(dāng)擁有的唯一屬性是它是被標(biāo)記的脈管內(nèi)部的路徑。就這點而言，可能由于用戶指向的不精確而導(dǎo)致位于脈管外部的用戶標(biāo)記點可以被自動檢查，并且在必要的情況下被移動到脈管中。因此，跟蹤算法可以使用這些位置適當(dāng)?shù)臉?biāo)記點來提取主中心線。
對于每個圖像，被標(biāo)記的感興趣的脈管的邊緣被跟蹤。雖然邊緣檢測(即邊緣跟蹤)可以利用已知算法經(jīng)由已知方法來完成(例如參見Gradient Field Transform，″A New Approach For TheQuantification of Complex Lesion MorphologyThe Gradient FieldTransform；...(復(fù)雜病灶形態(tài)量化的新方法梯度場變換)″，Zweit &Reiber，JACC vol.24；″Single Source Shortest Path(單源最短路徑)″；Introduction To Algorithms；Cormen，Leiserson & Riverst.，p.527；這里通過引用將這些文獻(xiàn)都全部結(jié)合進(jìn)來)。但是，利用這些已知方法，血管造影中的邊緣檢測造成許多困難，本發(fā)明的實施例就是要針對解決這些困難。
這種困難涉及所檢測到的感興趣的脈管的邊緣“繞開”脈管的實際邊緣而到了來自可能圍繞感興趣的脈管的復(fù)雜脈管結(jié)構(gòu)(感興趣的脈管可能是其一部分)的視覺上相鄰的脈管(或其他特征/物體)的邊緣之上(見圖3-4，其示出了復(fù)雜脈管網(wǎng)絡(luò)和不正確邊緣跡線410)。此外，意識到另一個現(xiàn)象，其中標(biāo)記了感興趣的脈管的端點，在其附近有另一平行(或基本上平行)的脈管。因此，在檢測感興趣的脈管的邊緣之前(例如利用上述邊緣檢測方法，或其經(jīng)修改的版本)，本發(fā)明的實施例進(jìn)行預(yù)處理以基本上減少、最好消除這種繞行在最終邊緣中的出現(xiàn)。
該現(xiàn)象在圖5中示出，并且是通過以下方法來針對解決的挑出靠近感興趣的脈管的被稱為“氣泡”510的物體，其導(dǎo)致了不正確的邊緣515。氣泡包括感興趣的脈管530附近的被較暗區(qū)域(例如另一脈管520)所圍繞的亮斑(相對)，并且可以用圖像的像素圖來檢測。如圖6-8所示，可以以下方式檢測和基本上消除作為邊緣檢測的一個問題的一個或多個氣泡。
如圖6所示，定義用于跟蹤每個邊緣的感興趣的區(qū)域。它由主中心線610、“巷道(lane)”620(它是距離主中心線足夠遠(yuǎn)的線，例如與主中心線的距離是最大可能健康半徑的兩倍)以及兩條線(源630和目標(biāo)635)所限，這兩條線閉合了主中心線和巷道之間的孔。從而，感興趣的區(qū)域由用于兩個邊緣之一的上述線中的四條所限。邊緣跟蹤是找出連接源和目標(biāo)線的最優(yōu)路徑的過程，并且不需要離開感興趣的區(qū)域。然后檢測感興趣的區(qū)域中的氣泡群集640(另見圖7，群集740)，作為較暗的周圍區(qū)域內(nèi)的內(nèi)的亮斑。然后，從氣泡內(nèi)的任意像素開始，相繼尋找與主中心線距離最遠(yuǎn)(優(yōu)選)的鄰近像素，直到到達(dá)邊界(巷道)。這樣一來，從群集640繪制到巷道的線條就定義了阻止路徑650。構(gòu)造多個這種阻止路徑。然后，當(dāng)執(zhí)行邊緣跟蹤時，沒有能夠繞過氣泡的邊緣線-邊緣跟蹤過程忽略氣泡(例如通過防止跨過阻止路徑)，從而產(chǎn)生了正確的邊緣。圖8示出了回避氣泡的最終邊緣(810和820)。
存在另一個問題，其中由于感興趣的脈管上的側(cè)枝而造成檢測到的邊緣繞開感興趣的脈管的邊緣，從而產(chǎn)生了“凸起”外觀。如圖9和10中所示，偏離感興趣的脈管910的側(cè)枝脈管920產(chǎn)生了不正確的邊緣1010(圖10)。本發(fā)明的實施例優(yōu)選在氣泡檢測和首次檢測到初步邊緣之后針對解決此問題，參考圖11，這給出了正確邊緣(線1110和1120)。凸起可以由相對的邊緣之間的距離增大(表現(xiàn)為邊緣和中心線之間的距離增大)以及可疑凸起邊緣上的低梯度來表征(圖12-13)。凸起過程(在某些實施例中)包括兩個步驟凸起檢測和凸起校正。
因此，在找出主邊緣1200(圖12)之后，挑出凸起。從邊緣1300上的一個點開始，找出主中心線(或相對的邊緣或任何與脈管基本上平行的線)上的最接近的點，并且找出兩者之間的距離(箭頭1310)。然后，從中心線上的點找出邊緣上的最接近的點，以及兩者之間的距離，這由箭頭1320表示。對中心線的偏離被定義為距離1320和1310之間的絕對差異。
優(yōu)選地，檢查所有的邊緣點以查明其是否是凸起點。然后，對于主邊緣上的每個點，計算組合函數(shù)。這個函數(shù)聚集了兩個成分對中心線的偏離和梯度成本函數(shù)(例如梯度值條件可以經(jīng)由梯度成本函數(shù)表達(dá)，該梯度成本函數(shù)可以與梯度幅值成反比)。具體而言，對中心線的偏離較大和/或梯度較低的可疑凸起點可以被視為實際凸起點。具體而言，該組合函數(shù)可以對中心線的偏離和梯度幅值的積。一個凸起包括多個凸起點。
通過從邊緣上“切割”掉凸起來校正所檢測到的凸起。在確定凸起點之后(其可包括一個或多個相鄰的邊緣點)，然后利用凸起1400的外邊界和切割線1410作為內(nèi)邊界來確定凸起面積1405。最后通過這樣一條線來確定適當(dāng)?shù)那懈罹€這條線使凸起面積和切割線長度的函數(shù)(例如切割線長度的乘方)之間的比率達(dá)到最大，并且它也是感興趣的脈管的正確邊緣。這從脈管的成像中“切割”掉了凸起，并且確立了脈管的正確邊緣。
中心線定義作為用于確定半徑和密度測定值的中心線定義，最終確定狹窄測量，從而是非常重要的。按照定義，中心線是經(jīng)過脈管內(nèi)部并且位于邊緣之間的線。中心線中的每一點應(yīng)當(dāng)與邊緣(即中心)等距。這在本領(lǐng)域中被稱為“問題步驟”，并且目前有若干個方法被用于確定這種中心線。因此，現(xiàn)有技術(shù)中心線檢測技術(shù)中的任何一種都可以用于本發(fā)明。但是，本發(fā)明的某些實施例提出了如下所述的新穎方法。
因此，在本發(fā)明的一個實施例中，通過挑出多對錨定點(其中每一個在一個邊緣上)來檢測中心線(見圖15，項目1510)。具體而言，如果P和C是邊緣點陣列(即邊緣P和邊緣C)，則根據(jù)以下定義來找出錨定點(Pi，Cj)如果對于所有來自邊緣的點(P，C)，距離(Pi，Cj)小于距離(Pi，C)并且距離(Pi，Cj)小于距離(P，Cj)，則(Pi，Cj)對是基本對。錨定點位于邊緣之間的瓶頸位置。這導(dǎo)致了截面線條與錨定點處產(chǎn)生的中心線基本上正交，這是管狀物體的自然屬性。
然后邊緣被劃分成錨定點之間的片段1520。對于每個片段，可以根據(jù)以下原理來確立邊緣之間的對應(yīng)關(guān)系每個邊緣的每個點必須擁有至少一個在相對的邊緣上的匹配點；匹配對之間的距離總和最小。然后，中心線被定義為連接每一對的線的連接中心。沿著脈管的直徑值可以簡單地就是這些線的長度。
密度測定和背景減去密度測定是確定沿脈管的截面的灰度級別以估計脈管的截面面積的任務(wù)。雖然直徑測量是依賴于視角的，但截面面積卻不是(理論上而言，在每個視角下它都是相同的)。圖16描述了動脈的截面。根據(jù)視角方向測量到了不同的直徑(D1和D2)，而截面區(qū)域的面積卻擁有方向不變性的屬性。
計算/確定此面積(它一般是沿截面的灰度級別的函數(shù))的技術(shù)是“減去”背景影響。存在許多關(guān)于DSA(數(shù)字減法血管造影)的現(xiàn)有技術(shù)方法，這些方法對于靜態(tài)物體是非常有用的，但對于運動冠狀脈管卻難以實現(xiàn)。從而，所描述的其他方法嘗試了其他手段來“減去”背景；這些方法是非常成問題的，因為它們是非常局部性的(見圖17)。具體而言，如圖所示，虛線1710代表感興趣的脈管的中心線。正如上文中簡要提到的，計算密度測定的經(jīng)典方法是計算沿著與中心線相垂直的片段(例如黑線1720、1730)的背景灰度級別，并且從脈管的灰度值中“減去”這些背景值(例如脈管邊界/邊緣之外)。如果垂直片段確實經(jīng)過對動脈公共的背景(例如左側(cè)片段經(jīng)過導(dǎo)管)，則這種方法就可以起作用。感興趣的脈管還“越過”導(dǎo)管，從而證明了減去導(dǎo)管灰度級別值是合理的。
另一方面，如果右側(cè)片段1730經(jīng)過分枝脈管；則沿此片段的感興趣的脈管的灰度級別值不受分枝脈管的影響(與先前的導(dǎo)管示例不同)。從而，從這些感興趣的脈管中減去“背景”(實際上是分枝脈管的)灰度值是錯誤的。
因此，本發(fā)明的一個實施例提出了一種新穎的算法，用于“減去”脈管中的背景影響。最初，繪出沿背景的輪廓線1810(圖18)，該輪廓與邊緣平行。這樣一來，背景分析更加全面，并且可以考慮到許多傳統(tǒng)方法所不能考慮到的事情。
為了一致地估計背景，應(yīng)用了覆蓋脈管和相鄰區(qū)域的兩參數(shù)柵格。一個參數(shù)控制脈管沿其長度的變化，第二參數(shù)控制脈管沿截面的變化。然后在柵格上對圖像采樣。所獲得的灰度值作為與脈管平行的線(圖18，線1810)上的函數(shù)被研究。交叉的脈管和其他阻礙結(jié)構(gòu)作為函數(shù)的突出最小值被檢測，并且最好被消除。對于動脈內(nèi)部的柵格也執(zhí)行類似的最小值消除。分別在兩側(cè)，在跨過脈管的方向上，對脈管外部的柵格值取平均，并且對動脈內(nèi)的柵格計算線性背景估計。接下來，利用減去的背景計算截面面積。
如圖19A所示，連續(xù)線1910是感興趣的脈管的中心線。如前所述，平行輪廓線1920是在脈管“外部”繪制的。圖線(圖19B)代表沿一條這種輪廓線的灰度級別。可以看到，暗得多的分枝被表達(dá)為該圖線內(nèi)的最小值點。這些函數(shù)中的每一個都經(jīng)過了切割向下峰值的過程。此過程的結(jié)果是，從動脈分枝的脈管或者跨過動脈的脈管被忽略。
3DR的點到點匹配本領(lǐng)域的技術(shù)人員將會意識到，任何現(xiàn)有技術(shù)3DR方法都可以被用來與本發(fā)明的實施例一起完成3DR(例如基于正交或透視成像幾何條件模型)。但是，以下是根據(jù)本發(fā)明的某些實施例的用于改進(jìn)的3DR的方法，其克服了諸如幾何失真之類的問題。
由于由采樣之間的場景改變造成的幾何失真的存在，正交或透視變換都不能確定圖像之間的充分嚴(yán)格的匹配。這種失真的存在及其對3DR結(jié)果的影響是本領(lǐng)域中公知的(i)3D中心線重建的誤差；以及(ii)截面估計的失配數(shù)據(jù)的融合。
因此，本發(fā)明的某些實施例包括一種利用局部誤差校正的比現(xiàn)有技術(shù)方法(例如參見美國專利號4,875,165；6,047,080；以及6,501,848)更適當(dāng)?shù)姆椒▉慝@得圖像之間的充分嚴(yán)格的匹配的方法。此外，本發(fā)明的實施例自動找出和/或匹配圖像之間的標(biāo)志(landmark)點。
獲得圖像之間的充分嚴(yán)格的匹配點的原理是允許連續(xù)偏離外極約束，以便使沿脈管的分岐(例如分枝點或其他突出標(biāo)志特征)達(dá)到最小。該方法可以用于獲得其他類型的標(biāo)志點，以便改進(jìn)重建過程。具體而言，在正交投影的框架中，外極原理規(guī)定相應(yīng)點與參考外極線的距離相等(外極距離p見圖20A-20B)。可以由操作者在所有圖像中標(biāo)記出參考點，或者由操作者在一個圖像中標(biāo)記出的參考點隨后可以被精細(xì)化以便通過局部相關(guān)算法(例如)在其他圖像中精確定位該點，或者可以自動地在所有圖像中標(biāo)記出參考點。
以下類型的標(biāo)志特征點可用于圖像上的改進(jìn)的外極距離的計算分枝點(B)；直徑函數(shù)的突出特征(C1、C2)；作為中心線點的函數(shù)的外極距離(D)的局部極值；以及具有極限曲率(E)的點。
最好根據(jù)改進(jìn)的外極距離的匹配來匹配脈管的中心線點。具體而言，針對圖20A中的參考圖像的動脈中心線點p1和圖20B中的第二圖像的A中心線p2計算傳統(tǒng)外極距離p。然后以p2new＝p2+δ的形式重新計算第二外極距離p2，以便在標(biāo)志點處提供相等的外極距離，其中δ是確立標(biāo)志點的對應(yīng)關(guān)系的平滑補償函數(shù)。如果p1(LM)和p2(LM)是標(biāo)志點的外極距離，則補償函數(shù)在該標(biāo)志點處包括值δ(LM)＝p1(LM)-p2(LM)。見標(biāo)志點E的值δ的圖示。值得注意的是，補償函數(shù)δ是根據(jù)特定脈管計算的。對于從三(3)個圖像重建的情況，此方法具有簡單的擴展。第二和第三圖像δ2和δ3的兩個補償函數(shù)在標(biāo)志點處具有值δ2(LM)＝p1(LM)-p2(LM)，以及δ3(LM)＝p1(LM)-p3(LM)。
健康動脈計算本發(fā)明的實施例獲得了沿動脈的測量圖線直徑或截面面積。為了執(zhí)行病灶分析以計算諸如窄化百分比之類的測量結(jié)果，需要外推健康脈管的值(例如)。
迭代“回歸”函數(shù)的目標(biāo)在于計算輸入值的“健康”部分的回歸線。迭代回歸函數(shù)計算回歸線，其“忽略”了極值(在大多數(shù)情況下極值是指稱狹窄值或動脈瘤值)。從而，該方法是對回歸線的迭代計算，同時去除極值(這例如與利用標(biāo)準(zhǔn)偏差的函數(shù)的線相距較遠(yuǎn))，直到誤差(預(yù)測和線之間)小于預(yù)定的誤差，或參與“回歸”線的“產(chǎn)生”的點-即未被識別為狹窄或動脈瘤的點-的數(shù)目太小(例如-在某些實施例中，小于總點數(shù)的約5-50％之間，在其他實施例中，小于約15-30％之間，在優(yōu)選實施例中，小于約20％)。
至少按以下方式利用本發(fā)明的某些實施例來進(jìn)一步擴展傳統(tǒng)模型“強迫”一個默認(rèn)斜率進(jìn)入迭代回歸；這是由脈管一般總是漸縮形的這一解剖學(xué)事實所激發(fā)的；以及搜索數(shù)據(jù)“群集”；這是假定使用更加分開的一致的群集會比使用單個長群集產(chǎn)生更好的結(jié)果(同樣是基于脈管的解剖學(xué)特征)。
因此，該算法最好在每次迭代上都可以解決關(guān)于是遵循所規(guī)定的默認(rèn)斜率還是保持來自先前迭代的斜率的兩難問題。關(guān)于先前迭代所看到的斜率的置信度量依賴于支持當(dāng)前回歸線的數(shù)據(jù)點的分布。如果支持當(dāng)前回歸線的數(shù)據(jù)點在自變量間隔上是均勻分布的，則更多的權(quán)重被賦予計算出的斜率。相反，在支持當(dāng)前回歸的數(shù)據(jù)點群集成一塊的情況下，更多的權(quán)重被賦予默認(rèn)斜率。
這些改進(jìn)對于傳統(tǒng)方法是較重大的，并且不僅提供了更好、更健壯的結(jié)果，還使得系統(tǒng)能夠考慮更復(fù)雜的情況，例如開口處病灶(不具有脈管的近心或遠(yuǎn)心健康部分的病灶)。
例如，圖21A示出了“正?！豹M窄脈管的示例，它具有近心2110和遠(yuǎn)心2120健康部分兩者。在健康動脈計算的代表性迭代中，即圖21B中，將存在兩個點群集一個群集位于近心部分中，一個群集位于遠(yuǎn)心部分中(圖中帶著重號的點)，其半徑線(2130)的值相對接近“回歸”線(2140)的值。由于存在沿脈管分布的兩個群集，因此新的線(它努力與數(shù)據(jù)更接近)將會被接受(而不是努力保持與預(yù)定的斜率(2150)更接近)。
圖22A-22B代表另一個示例。但是，在該示例中，感興趣的脈管呈現(xiàn)了開口處病灶(或緩和的疾病(defused disease))。正如可從圖中看到的，脈管具有健康的近心部分2210，但在其整個遠(yuǎn)心部分2220是狹窄的。這也在圖22B的圖中示出。在這種情況下，所述“回歸線”2230包括一個點群集，其中半徑值接近回歸值。從而，在這種情況下，迭代的結(jié)果將會更接近默認(rèn)斜率2240而不是回歸線。
值得注意的是，這個健康動脈計算步驟是在兩個場境中描述的，即計算以及2D顯示(見下文)。因此，上述計算最好首先被執(zhí)行，然后它充當(dāng)2D顯示過程的輸入。兩個步驟之間的差異是計算步驟一般涉及健康值，而第二步驟(顯示)還可以涉及該值相對于病灶的“對稱性”(如何將5mm的健康值定位在3mm病灶的“周圍”)。
二維健康動脈顯示-圖23-29健康動脈顯示是用于QCA系統(tǒng)中的圖像呈現(xiàn)的極佳工具，并且?guī)椭こ處煼治霆M窄區(qū)域(例如就對稱性等而言)。由于健康脈管的這個信息不是血管造影照片的一部分，因此本發(fā)明的某些實施例基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)的外推(最好是內(nèi)腔邊緣)來確立這種信息。因此，圖23示出了脈管網(wǎng)絡(luò)的圖像。圖23代表檢測到的內(nèi)腔邊緣，圖25代表對在脈管健康的情況下脈管的外觀的顯示(它可以被外推)。
根據(jù)一個實施例，該過程包括通過直線將每個邊緣的端點彼此相連，從而產(chǎn)生兩條線2610和2620(圖26)。最好利用“健康半徑”(見上)度量來將這些線產(chǎn)生成彼此相隔較遠(yuǎn)。如果脈管內(nèi)腔完全在這兩條線內(nèi)部，則健康動脈計算完成，因為這些線隨后可代表動脈。如果脈管內(nèi)腔不完全在這兩條線內(nèi)部，則找出任何內(nèi)腔邊緣2701、2705中與這些線距離最遠(yuǎn)的點(點2710，圖27)。該點(以及第二邊緣處的相應(yīng)點)將每個邊緣劃分為兩部分(見圖28)。該過程被遞歸地繼續(xù)。
遞歸過程開始于被定義為整個動脈的第一片段，即from是動脈的開始閾值，to是動脈的結(jié)束閾值。在遞歸的每個步驟中，接收由先前找到的錨定點中的兩對所限定的動脈片段。每一對包含來自不同邊緣的兩點。例如令P和C為感興趣的脈管的邊緣；這兩對點可以由(Pfrom，Cfrom)和(Pto，Cto)來表示。如果，在當(dāng)前步驟中，在(Pfrom，Cfrom)和(Pto，Cto)之間找到新的點對(Pnew，Cnew)，則利用兩個動脈片段兩次遞歸地調(diào)用該過程(Pfrom，Cfrom)，(Pnew，Cnew)和(Pnew，Cnew)，(Pto，Cto)。如果沒找到新的對，則遞歸分枝調(diào)用終止。
新的點是來自感興趣的片段的最大程度地偏離連接限定性片段from和to的中心的線的點。因此，如果偏離小于對應(yīng)的健康半徑，則新的點被丟棄并且遞歸分枝終止。如果偏離大于相應(yīng)的健康半徑，并且該健康半徑又大于該點處的輸入半徑，則找到了一對新的錨定點。
新對中的一個點是新點。構(gòu)成新對的第二點是經(jīng)由健康半徑和來自相對的邊緣中與新點相對應(yīng)的點來確定的。即，構(gòu)成新對的第二點位于將新的點與其對應(yīng)點相連的直線上的兩倍于健康半徑的距離處。如果偏離大于相應(yīng)的健康半徑，并且該健康半徑小于該點處的輸入半徑(例如動脈瘤)，則也存在一對新的錨定點。新對的點位于連接新點和來自相對的邊緣中與新點相對應(yīng)的點的直線上。與先前的情況一樣，新對中的點之間的距離等于健康半徑的兩倍。但是，與先前的情況相反，新對中的點的位置相對于相應(yīng)的中心線點是對稱的。遞歸終止的結(jié)果是錨定點列表。經(jīng)由錨定點之間的插值(例如樣條插值)最終確定健康邊緣。見圖29，該圖中央示出了二維健康動脈顯示。
三維健康動脈顯示用于健康脈管的2D的相同想法也適用于3D。如圖30-32所示，透明區(qū)域3010直觀化了對健康脈管的近似。與3D脈管重建類似，健康3D動脈是由3D健康中心線和3D健康直徑所定義的。對于3D健康中心線計算，可以利用已知的2D中心線逐點匹配，將其應(yīng)用到與可獲得的匹配對最接近的健康2D中心線點。然后可以取與健康(參考)直徑相對應(yīng)的直徑作為3D健康直徑。截面面積可以是以下所述的融合算法的結(jié)果，而健康直徑是sqrt(截面面積/π)的(迭代)回歸線。
融合此時，已經(jīng)從各種(至少2個)投影沿動脈獲得了直徑測量結(jié)果和截面面積測量結(jié)果。直徑值是依賴于視角的，并且直徑和截面面積值都可能被噪聲破壞。從而，最好組合所有數(shù)據(jù)(直徑和面積值)，以便更好地計算截面面積。與這種實現(xiàn)方式相關(guān)的實施例也可以基于根據(jù)投影幾何條件和動脈的3D幾何條件之間的關(guān)系為每個信息源分配“質(zhì)量”權(quán)重標(biāo)簽。
因此，參與3D脈管重建的2D圖像提供2D中心線、直徑和非物理面積值。在3D中心線重建之后，可以使2D中心線與3D中心線連接起來(例如每個3D中心線點與發(fā)源的2D中心線點相連接)。換言之，對于每個3D中心線點，存在對至少一組測得的2D直徑和面積值(最好是兩少兩個圖像的兩組值)的參考。
融合過程可以包括以下步驟可以根據(jù)視角向量和3D中心線方向之間的局部角度校正面積(截面\密度測定)值，從而產(chǎn)生正交截面面積的測量結(jié)果；通過向平均直徑函數(shù)應(yīng)用迭代回歸算法來計算健康直徑，從而產(chǎn)生參考物理度量(只可能來自直徑值，以毫米為單位)；平均直徑可被用于對誤差取平均(在某些實施例中，這也使誤差最小化)；以及計算面積的平方根的健康回歸線。由于密度測定是依靠恒定因子的面積測量，因此可以計算函數(shù)Radens＝Densitomertry_Radius＝sqrt(Densitometry)，以便可以與Radius相比較。
利用(例如)對所找到的回歸線的調(diào)整，將直徑圖和截面圖配置到公共坐標(biāo)系統(tǒng)(例如以毫米為單位)。
更具體而言，平均直徑的健康線可用作參考線。就這一點而言，可以利用(例如)數(shù)據(jù)的健康線和參考健康線之間的比率來變換(對于每次放映，半徑和密度測定)基本上所有(最好是所有)數(shù)據(jù)。
RadsNorm＝RadAvReg/RadsReg*Rads.
RadensNorm＝RadAvReg/RadensReg*Radens，其中RadsNorm是歸一化的半徑值，RadensNorm是歸一化的密度測定導(dǎo)出半徑(Densitometry-derived-Radius)值，RadAvReg是從平均半徑圖導(dǎo)出的健康(回歸線)值，RadsReg是從特定半徑圖導(dǎo)出的健康(回歸線)值，Rads是特定半徑圖值，RadensReg是從特定密度測定導(dǎo)出半徑圖導(dǎo)出的健康(回歸線)值Radens是特定密度測定導(dǎo)出半徑圖值，可以按照密度測定面積和經(jīng)由直徑之積計算的面積的加權(quán)和來計算融合的區(qū)域(例如)。權(quán)重可以是局部確定的，并且可以依賴于查看方向和/或局部3D中心線方向。如果相應(yīng)的視角與中心線方向正交，則密度測定面積的權(quán)重可以最大，而如果兩個視角都與中心線方向正交并且還相互正交，則直徑之積的權(quán)重可以最大。
可以用橢圓面積來將該面積表達(dá)為直徑之積，并且可以用圓形面積來將該面積表達(dá)為由截面導(dǎo)出的直徑的乘方。
Sellipse(i，j)＝pi*RadsNorm(i)*RadsNorm(j)，i l＝j(luò)，i，j＝1，2，...，NumberOfViewsScircle(k)＝pi*RadensNorm^2，k＝1，2，...，NumberOfViews.
上述融合方法的某些實施例利用了以下假設(shè)脈管的健康部分中的圓形截面由回歸線(直徑和截面平方根的回歸線)所表示。另一方面，在狹窄區(qū)域中，內(nèi)腔截面可能是非常偏心的，從而使用密度測定可能能夠改進(jìn)面積估計。在這種情況中結(jié)合密度測定面積，可以改進(jìn)截面估計。
所組合(融合)的面積函數(shù)可以按照Sellipse和Scircle的加權(quán)和來確定Sfused＝(SUMi，j(W(i，j)*Sellipse(i，j))+SUMk(W(k)*Scircle(k)))/(SUMi，jW(i，j)+SUMkW(k))加權(quán)系數(shù)W(i，j)和W(k)表達(dá)了每個特定的面積測量結(jié)果Sellipse(i，j)和Scircle(k)的保真度。在某些實施例中，可以用動脈相對于照相機方向(視線向量)的局部方位來定義加權(quán)系數(shù)。具體而言，令ViewVector(k)，k＝1，...，NumberofViews為照相機視線單位向量，ArtDir為在每個動脈點處計算的3D動脈方向單位向量。因此，加權(quán)系數(shù)的幾何含義如下。權(quán)重W(k)可以是動脈方向和視線向量之間的角度的正弦的絕對值，并且當(dāng)視線與動脈正交時變?yōu)?，在視線與動脈平行的情況下為0。權(quán)重W(i，j)表達(dá)了兩個視角和動脈的相互方向的質(zhì)量，并且可以在動脈方向和兩個視線向量構(gòu)建正交基(即向量中的每兩個都是正交的)時達(dá)到最大值。注意，在兩個視角向量彼此正交時，可以最大程度地證明利用橢圓面積公式來計算截面面積的合理性。或者，如果已經(jīng)從具有接近的視角方向的圖像獲取了半徑，則橢圓截面公式的使用則是矛盾的。因此，如果，除了正交視角之外，向量平面ViewVector(i)和ViewVectors(j)與動脈正交，則面積值Sellipse(i，j)可以達(dá)到最大保真度W(i，j)＝1。
值得注意另一個考慮因素。在某些實施例中，上述定義對源自密度測定的面積測量結(jié)果賦予了一些優(yōu)先權(quán)，這是因為對于k＝i和k＝j(luò)，W(i，j)＜W(k)。雖然橢圓面積假設(shè)可能會經(jīng)歷矛盾，但是經(jīng)由密度測定的面積估計不會產(chǎn)生這種缺陷(如上所述)，而為密度測定賦予優(yōu)先權(quán)可以是合理的。
有限標(biāo)記3DR雖然上述實施例(一般性地)公開了對來自至少兩個不同血管造影電影放映的每個圖像使用三(3)個標(biāo)記點，但是本發(fā)明的其他實施例可以使用較少的標(biāo)記點。例如，在某些實施例中，操作者可以簡單地對兩個血管造影電影放映的每個圖像標(biāo)記兩(2)個點，或者在實施例中，操作者可以為來自一個血管造影電影放映的第一圖像標(biāo)記兩(2)個點，并且為一個或多個附加圖像(來自其他血管造影電影放映)標(biāo)記一(1)個點。
例如，操作者可以標(biāo)記一個血管造影電影放映的一個圖像上的(相對于狹窄)近心和遠(yuǎn)心的兩(2)個點。這個放映可以被稱為“主”放映，并且所選擇的相應(yīng)的圖像被稱為“主”圖像。然后系統(tǒng)計算中心線和邊緣以及動脈上的“狹窄”點(該點不需要是實際狹窄點，而更確切地說是參考點)。然后操作者從兩個附加放映(“從屬”放映)中選擇圖像，并且標(biāo)記來自從屬放映的圖像上的“狹窄”點的位置。在接收來自從屬放映的圖像上的每個狹窄點之后，系統(tǒng)在從屬放映的圖像上執(zhí)行跟蹤，然后給出跟蹤和3DR的結(jié)果。在本發(fā)明的實施例中，可以利用路徑優(yōu)化算法來實現(xiàn)這種標(biāo)記減少，所述路徑優(yōu)化算法例如包括為圖像跟蹤采用的通用dijkstra算法或者波傳播算法(WPA)。
從而，利用WPA(例如)，在輸入圖像、源點和目標(biāo)點之后，對于主圖像，找出以最小成本(圖像灰度級的某次方之和)連接源點和目標(biāo)點的路徑。對于來自從屬放映的圖像，目標(biāo)集合是外極線，而不是點，并且結(jié)果是將源點(“狹窄”或錨定點)連接到目標(biāo)線的路徑。此外，可以產(chǎn)生備選路徑，并且選擇最優(yōu)分枝路徑。對該過程的進(jìn)一步說明如下跟蹤主圖像感興趣的脈管的近心點和遠(yuǎn)心點被操作者輸入，并且感興趣的脈管的中心線被產(chǎn)生(輸出)。此時，系統(tǒng)在主圖像中跟蹤感興趣的脈管的邊緣，并且確定狹窄點(這例如可以通過確定感興趣的脈管的最小直徑的位置來完成)。中心線被分割成近心部分和遠(yuǎn)心部分。
然后，針對兩個從屬圖像，從標(biāo)記的“狹窄”點到外極線，分別對于近心部分和遠(yuǎn)心部分，跟蹤來自從屬放映的圖像，這產(chǎn)生4條跡線，其中對于每個從屬圖像(主分枝)，輸出包括一個近心路徑和一個遠(yuǎn)心路徑。利用dijkstra/WPA結(jié)束時的隊列狀態(tài)，可以向主分枝添加附加的候選分枝(次級分枝)。結(jié)果，獲得從屬圖像的兩個近心候選樹和兩個遠(yuǎn)心候選樹。
然后對最優(yōu)修改組合作出選擇近心候選的最優(yōu)組合和遠(yuǎn)心候選的最優(yōu)組合包括三(3)個主中心線。對于每個候選分枝組合(來自主圖像的分枝和來自從屬圖像的兩個候選)，利用3D偏離誤差屬性執(zhí)行3D匹配。誤差表達(dá)匹配的質(zhì)量，并且對比例失真敏感。匹配質(zhì)量的附加標(biāo)準(zhǔn)是三個中心線的相應(yīng)點處的2D中心線方向匹配。這個匹配標(biāo)準(zhǔn)對于圖像間的比例變化可能是不敏感的。
因此，隨后基于偏離誤差、中心線之間的方向匹配、以及對利用更多來自主圖像的中心線的點的組合的偏好的附加考慮的組合，選擇最優(yōu)組合的聚集標(biāo)準(zhǔn)。
第二實施例組本發(fā)明的這個實施例群組的一個目的是提供一種用于從血管造影投影進(jìn)行管狀器官的三維重建的方法和系統(tǒng)。具體而言，第二實施例組通過對三維重建過程提供額外的考慮來改進(jìn)3DR的外極幾何條件方法，從而提供了不同投影之間的精確對應(yīng)關(guān)系，從而即使在存在所述幾何失真和外極問題條件的情況下也能提供精確的3D模型。
根據(jù)第二實施例組，所建議的重建方法是基于通過將其他考慮因素結(jié)合到重建過程中而增強的外極幾何條件的。這些其他考慮因素例如包括沿著管狀器官的中心線和局部中心線方向從圖像導(dǎo)出的管狀器官的參數(shù)，例如半徑和密度測定(灰度級別)值。還可結(jié)合從管狀器官的特性導(dǎo)出的其他考慮因素。當(dāng)前的實施例組提供了一種用于從兩個二維血管造影圖像進(jìn)行三維重建的方法以及一種用于從三個或更多個二維血管造影圖像進(jìn)行三維重建的方法。這些實施例還提供了一種針對以下情況的三維重建解決方案一種情況是給定了所有二維圖像之間的公共參考點，一種情況是沒有給定參考點；在這種情況下，提供了一種新穎的方法，用于通過對不變函數(shù)取相關(guān)來獲得參考點。
因此，根據(jù)此第二組的某些實施例包括一種用于確立在血管造影圖像中可見的管狀器官的投影之間的對應(yīng)關(guān)系的方法，包括(a)在兩個血管造影圖像上提取管狀器官的中心線；(b)沿著中心線點計算特征管狀器官的半徑、中心線方向、管狀器官的投影的截面面積(密度測定)；這些特征構(gòu)成不變函數(shù)，這些不變函數(shù)被用于在中心線之間進(jìn)行匹配，(c)構(gòu)造優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，其包括表達(dá)軟外極約束和不變函數(shù)之間的分歧的懲罰函數(shù)；優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)是在兩個中心線點之間的所有可能的對應(yīng)關(guān)系上定義的，(d)解優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，以生成一條中心線上的2D點到其他中心線上的2D點之間的映射，(e)如果給定了參考點，則優(yōu)化解答以便映射包括參考點的匹配，(f)當(dāng)未給定參考點時，或者通過遵從條件E1(i)＝0并且E2(j)＝0，其中E是dP/dL，P是外極距離，L是中心線長度，或者通過找出被表達(dá)為與任意臨時參考點的外極距離的函數(shù)的函數(shù)S1/E1和S2/E2的相關(guān)、或經(jīng)由函數(shù)R1和R2的相關(guān)，來找出該參考點；從而2D點的每個匹配的集合定義一個3D點，例如將該3D點定義為使與投影線的距離達(dá)到最小的點，并且這些3D點的序列是管狀器官的三維重建。
在三個或更多個投影的情況下，優(yōu)化過程是類似的，并且可以通過以下方法中的任何一種來找出3D點a.對從每對投影線產(chǎn)生的3D點“取平均”，或b.利用三條或更多條投影線來確定3D點；例如，使與這些線的距離之和達(dá)到最小的點。
此外，在三個或更多個投影的情況下，方向?qū)?yīng)關(guān)系標(biāo)準(zhǔn)被結(jié)合到了優(yōu)化過程中。找出相關(guān)的過程可以在優(yōu)化之前執(zhí)行，或者作為優(yōu)化的一部分執(zhí)行。
外極原理定義，給定兩個2D投影，第一圖像上的每個點定義第二圖像上的外極線(反之亦然)；第二圖像上的與第一圖像上的2D點相對應(yīng)的2D點被限制到這條外極線。
利用外極幾何條件的三維重建可以被描述如下(a)給定兩個投影中的2D中心線，第一中心線中的每個2D點定義與第二圖像的中心線相交的外極線，這個交點是第二圖像上與第一圖像上的2D點相對應(yīng)的2D點，(b)這些2D點中的每一個定義一條投影線(意思是從源3D點到這個投影的2D點的線)。從而，兩條投影線的交點找出了相應(yīng)的3D源點(理想情況下，兩條線相交，但是實際上它們并不相交，因此應(yīng)當(dāng)定義諸如最小跟蹤點之類的標(biāo)準(zhǔn))。
(c)所產(chǎn)生的3D點的序列是管狀器官的三維重建。
所描述的這個利用外極幾何條件的三維重建過程具有許多不足之處。因此，第二實施例組基于利用遠(yuǎn)離外極距離的附加不變量來對這些不足之處提出解答，以獲得管狀器官的2D投影和3D重建之間的精確匹配。一個不變量是沿著投影的動脈的半徑函數(shù)行為。在本發(fā)明中，在投影的動脈密度和外極幾何條件之間也確立一般關(guān)系。該關(guān)系允許了計算對于不同投影不變的值。不變屬性被用于匹配不同投影中的管狀器官。已知即使在沒有失真的情況下，也存在外極原理不提供唯一解答(外極含混性)的情況。根據(jù)第二實施例群組的新方法幫助解決了這種情況下的含混性。在假設(shè)管狀器官的局部柱狀結(jié)構(gòu)的情況下將會證明該關(guān)系。
利用外極條件和投影的面積(密度測定)定義不變函數(shù)圖36示出了管狀器官片段的3D柱狀表示。令D為管狀器官的3D方向，S是與D正交的截面面積(圖1)。|D|＝1。令V1和V2為在其上獲得管狀器官的兩個圖像的C臂方向，|V1|＝1，|V2|＝1。僅在視角方向與管狀器官正交(V1與D正交)的情況下，截面面積才等于S。在一般情況下，截面面積與視角方向V和正交截面S的平面之間的角度的余弦成反比。這意味著截面面積為S/cos(α)(圖37)。
上述余弦等于向量V和D之間的角度的正弦。因此截面面積為(1)---Si=S/1-(ViTD)2,i=1,2,]]>其中ViTD是兩個向量的點積。
令D1和D2為管狀器官的方向到圖像平面的投影。方向D1和D2與管方向一致。我們有(2)Di＝D-(ViTD)Vi，i＝1，2.
注意，(2)中的向量D1和D2未被歸一化。
V12表示與兩個視角向量正交的單位向量，V12＝V1×V2/|V1×V2|。向量V12是與兩個圖像的外極平面正交的向量。按照定義，管狀器官的相對于外極平面E的投影方位的度量是V12和管狀器官的方向的標(biāo)量積(3)E1≡D1TV12/|D1|并且E2≡D2TV12/|D2|.
定理投影面積與可見外極方位的比對于每對視角是不變的，即(4)S1/E1＝S2/E2.
證明利用(1)和(2)，我們獲得(5)S12(1-(V1TD)2)＝S22(1-(V2TD)2)(6)D1+(V1TD)V1＝D2+(V2TD)V2.
用V12乘以(6)，我們獲得D1TV12＝D2TV12，并且利用表示法(3)(7)|D1|E1＝|D2|E2.
將(7)升到二次方，我們可以將其改寫為|D1|2E12＝|D2|2E22的形式。根據(jù)(2)，我們獲得|Di|2＝(D-(ViTD)Vi)T(D-(ViTD)Vi)＝1-(ViTD)2。從而，(8)(1-(V1TD)2)E12＝(1-(V2TD)2)E22.
利用方程(8)和(5)，我們到達(dá)方程(4)，從而證明了定理。
方程(8)中計算的所有度量都是從圖像計算的，并不需要3D重建。Si被稱為密度測定-利用圖像中的灰度級別值來確定投影截面面積值。如前所述，可以按照與從圖像提取的2D中心線相切的方向來計算方向D1和D2。
定義針對從三個或更多視角進(jìn)行3D重建的過程的新穎約束在從三個或更多個投影進(jìn)行三維重建的情況下，我們可以結(jié)合方向?qū)?yīng)關(guān)系約束。令D1、D2、...、DN為與表達(dá)為3D向量的2D管狀器官中心線相切的向量。以下條件對于點匹配是必要的。對于匹配的點，由向量D1、D2、...、DN構(gòu)成的矩陣的秩小于3。
Rank(D1，D2，...，DN)＜3對于三個投影(N＝3)，等同的陳述是由向量D1、D2、D3構(gòu)成的矩陣的行列式為零Det(D1，D2，D3)＝0.
用于從2D投影進(jìn)行3D重建的方法為了簡單起見，將針對兩個2D投影來描述該過程。針對三個或更多個2D投影的過程只是所述過程的簡單歸納。假設(shè)了平行投影幾何條件，并且考慮經(jīng)過與每個圖像中的識別出的或給定的參考點相一致的3D源點的圖像平面；從而，在該圖像平面中找到的每個點和方向能夠并且將會被用參考點和已知方位表達(dá)為3D實體。
令L1(1)、L1(2)、L1(3)、....為代表第一圖像中的管狀器官中心線的點序列，L2(1)、L2(2)、L2(3)為代表第二圖像中的管狀器官中心線的點序列。利用先前的表示法，V1和V2是投影方向，V12是與兩個視角向量相正交的外極方向。索引i被用作線L1上的點的索引，j被用作線L2上的點的索引。令R1(i)、R2(j)為來自2個投影的半徑的相應(yīng)度量，D1(i)、D2(j)為中心線歸一化方向向量的度量，并且S1(i)、S2(j)為基于密度測定計算的投影截面面積。做出以下表示P1(i)＝dot(L1(i)，V12)、P2(j)＝dot(L2(j)，V12)，作為外極距離，以及E1(i)＝dot(D1(i)，V12)，E2(j)＝dot(D2(j)，V12)?？梢越?jīng)由外極距離和線長度的增量來給出E的等同定義E＝dP/dL。
考慮在索引ij的矩形域上定義的兩個變量i和j的函數(shù)F(1≤i≤N)×(1≤j≤M)，其中N和M是中心線中的點的數(shù)目。
F(i，j)＝F1(|P1(i)-P2(j)|)+C2F2(|R1(i)-R2(j)|)+C3F3(|S1(i)E2(j)-S2(j)E1(i)|)+F4(E1(i)E2(j))。這里F1、F2、F3、F4是具有以下屬性的函數(shù)。F1(0)＝F2(0)＝F3(0)＝0；F1、F2、F3是單調(diào)遞增函數(shù)；F1(∞)＝∞；0≤F2，F(xiàn)3≤1； C2和C3是加權(quán)系數(shù)。
匹配問題被闡述為函數(shù)F的最小路徑尋找問題的解答。即，找出這樣的連續(xù)單調(diào)路徑開始于i＝1或j＝1一側(cè)，結(jié)束于i＝N或j＝M一側(cè)，并且在其途中值F的和最小。術(shù)語“連續(xù)”和“單調(diào)”是指存在索引i，j的三個可能的增量(0，1)、(1，0)、(1，1)?？赏ㄟ^動態(tài)編程方法或Dijkstra型算法來解決優(yōu)化問題。
目標(biāo)函數(shù)的第一項F1(|P1(i)-P2(j)|)是懲罰強烈偏離外極條件P1(i)＝P2(j)的軟外極約束。例如，懲罰函數(shù)F1＝(|P1-P2|)T)2對于分歧|P1-P2|＜T是寬度的，對于總分歧|P1-P2|＞T是嚴(yán)厲的。目標(biāo)函數(shù)的第二項C2F2(|R1(i)-R2(j)|)鼓勵沿最優(yōu)路徑的半徑的相似性。第三項C3F3(|S1(i)E2(j)-S2(j)E1(i)|表達(dá)了定理中陳述的不變屬性。在這里它被寫成消除與除以零相關(guān)聯(lián)的奇點的形式。第四項F4(E1(i)E2(j))實際上施加了以下嚴(yán)格約束不允許匹配具有相反方向的片段，盡管外極距離允許這樣的匹配。這一項通常在含混情況(外極問題)中幫助分辨匹配。從形式上來說，對外極方向度量E1(i)、E2(j)具有相同符號的要求是根據(jù)定理中陳述的相等性以及所測得的截面面積總是正的這一事實得出的。
從而優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)F(i，j)是在兩條中心線點之間的所有可能的對應(yīng)關(guān)系上定義的；優(yōu)化問題的解答是一條中心線上的2D點與另一中心線上的2D點之間的對應(yīng)關(guān)系圖。現(xiàn)在，三維重建的獲得按文獻(xiàn)中已知的方式繼續(xù)下去每個匹配的2D點集合定義一個3D點，例如將與投影線的距離最小化的點定義為該3D點。這些3D點的序列是管狀器官的三維重建。
在三個或更多個投影的情況下，優(yōu)化過程是類似的，并且可以通過以下方法中的任何一種來找出3D點(a)對從每對投影線產(chǎn)生的3D點“取平均”，或者(b)利用三條或更多條投影線來確定3D點；例如使與這些線的距離之和達(dá)到最小的點。
此外，在三個或更多個投影的情況下，方向?qū)?yīng)標(biāo)準(zhǔn)被結(jié)合到優(yōu)化過程中，這在以上“定義針對從三個或更多視角進(jìn)行3D重建的過程的新穎約束”中描述。
如果參考點是骨架點之一，即L1(i0)和L2(j0)，則對目標(biāo)函數(shù)施加將優(yōu)化過程強迫到經(jīng)過參考i0、j0的路徑的附加約束 注意目標(biāo)函數(shù)中只有一個項依賴于參考點-懲罰項F1(|P1(i)-P2(j)|)。
當(dāng)參考點未知時，外極距離的差異可以被描述為依賴于沿外極方向的移位的函數(shù)的一個參數(shù)族?？梢园床煌绞絹碚页鰠⒖键c(或移位)·可以從遵從以下條件的點中選擇參考點E1(i)＝0并且E2(j)＝0，其中E是dP/dL，P是外極距離，L是中心線長度。
·可以經(jīng)由表達(dá)為與任意臨時參考點的外極距離的函數(shù)的函數(shù)S1/E1和S2/E2的相關(guān)、或經(jīng)由函數(shù)R1和R2的相關(guān)來找出移位，從而找出參考點。
·如果經(jīng)典懲罰項F1(|P1(i)-P2(j)|被以下表達(dá)式F1(|P1(i)-P2(j)-P1(istart)-P2(jstart))|)所替換，則可以在解決優(yōu)化問題的過程中找出參考點，其中P1、P2是與任意臨時參考點的距離，istart、jstart是點(i，j)中的當(dāng)前最優(yōu)匹配片段的第一點的索引。
除了上述方法以外，本發(fā)明還設(shè)想了一種用于利用上述三維重建方法對管狀器官成像的系統(tǒng)，其包括微處理器，該微處理器被配置成從獲得自不同視角的管狀器官的兩個或更多個血管造影圖像來生成管狀器官的三維重建。本發(fā)明涉及適用于對包含在動脈樹中的動脈成像。
第三實施例組本發(fā)明的第三實施例組的一個目的是提供一種以自動化方式從多于兩個血管造影投影進(jìn)行三維器官重建的方法和系統(tǒng)，即無需附加的用戶交互，即不需要用戶在附加的血管造影照片上識別管狀器官。
從兩個投影對諸如動脈之類的管狀器官進(jìn)行三維重建可以經(jīng)由現(xiàn)有技術(shù)中已知的方法來實現(xiàn)。通常，這要求用戶交互，以在前兩個視圖中識別感興趣的器官。一旦該重建可用，第三實施例群組就提供了一種基于兩個或更多個附加的投影自動進(jìn)行更新的方法。當(dāng)從兩個投影重建的3D模型可用時，根據(jù)該附加的現(xiàn)有投影的特定查看幾何條件將其投影到附加圖像平面上。這引起了很大的幾何失真，該幾何失真表現(xiàn)了實際X射線圖像和投影模型之間的未知移位。第三實施例組可以通過實現(xiàn)相關(guān)技術(shù)來確定這個移位。在計算移位之后，通過利用投影的模型作為第一近似，來在第三圖像中執(zhí)行器官跟蹤和分析。然后檢測和跟蹤到的新的器官投影被用于重新計算三維重建，以獲得更好的近似。
根據(jù)這個實施例組的第二方面，從兩個視角進(jìn)行的三維重建被用于確定結(jié)合附加投影的細(xì)化重建的局部權(quán)重。當(dāng)查看方向與器官正交時，器官投影為三維重建目的提供的信息最多。此外，當(dāng)查看方向充分分離時，一對投影提供的信息更多。這些屬性明顯是局部性的，是按照器官的每個片段的。從而，一個投影組合對于器官的一個片段是優(yōu)選的，而另一個投影組合對于另一個片段是優(yōu)選的。
第三實施例組提出了為細(xì)化的3D重建確定兩個2D圖像源的組合的局部權(quán)重。局部權(quán)重是根據(jù)主3D模型(從前兩個投影重建)中心線和投影的視角向量之間的角度和視角向量之間的角度來確定的。
因此，第三實施例組涉及一種用于從三個或更多個投影進(jìn)行器官的自動三維重建的新穎的方法和系統(tǒng)。一旦從兩個投影進(jìn)行的器官三維重建可用，本實施例群組就提供了一種系統(tǒng)和方法，其在附加投影的2D圖像中執(zhí)行重建的器官的自動識別，在2D圖像中執(zhí)行器官的自動跟蹤和分析(以對第一和第二圖像執(zhí)行的方式類似)，最后將新的投影結(jié)合到三維重建中，從而改進(jìn)三維重建的精度。這種方法尤其適用于對包含在動脈樹中的動脈成像。
當(dāng)查看方向與器官正交時，器官投影對于三維重建目的提供的信息最多，并且充分不同的視角比起不充分不同(接近)的視角提供更精確的3D重建。為了實現(xiàn)這兩個想法，此第三組的某些實施例針對一種利用從兩個視角進(jìn)行的三維重建來確定結(jié)合了附加投影的細(xì)化的重建的局部權(quán)重的新穎方法和系統(tǒng)。
具體而言，本實施例組涉及前兩個投影的附加血管造影投影可用時產(chǎn)生更好的器官三維重建的兩個方面。第一方面涉及識別、跟蹤附加投影并將其結(jié)合到重建中的自動過程。第二方面給出了一種加權(quán)重建過程的新穎方法，其中權(quán)重將從其重建3D模型的投影的局部最優(yōu)組合表達(dá)為查看角度的函數(shù)。
用于自動檢測附加投影中的器官的方法令A(yù)為從兩個被標(biāo)記的圖像重建的器官片段的3D模型。例如，我們可以使用由三維中心線和由半徑指定的圓形正交截面構(gòu)成的一般化的柱狀模型。該模型可以被表達(dá)為A≡(Xi，Yi，Zi，Ri)，其中i是沿三維中心線的骨架點的索引。令I(lǐng)為不參與A的重建的圖像。令G為圖像I的已知幾何條件。幾何條件數(shù)據(jù)G包括角度和對放大因子的粗略估計，但不包括C臂患者床移位。我們將3D模型A稱為浮動的，意思是就尺寸和形態(tài)而言但不就空間位置而言來代表真實器官。
利用幾何條件數(shù)據(jù)G將模型A投影到圖像平面I可以按兩種方式來完成-二元的或?qū)憣嵉摹！皩憣崱蓖队皩严袼氐幕叶戎翟O(shè)置為光線和模型之間的交集長度的函數(shù)?！岸蓖队皩唵蔚匕严袼卦O(shè)置為0和1，其中“1”是指在光線和模型之間有交集。為了找出投影的圖像和血管造影圖像I之間的移位，可以利用文獻(xiàn)中已知的相關(guān)方法對兩者取相關(guān)；可以在I與“寫實”投影圖像或I與“二元”投影圖像之間執(zhí)行相關(guān)。
移位定義圖像I上的感興趣的區(qū)域，三維模型投影提供了對器官中心線的第一近似。從而，正如現(xiàn)有技術(shù)中已知的，該過程通過在圖像I中跟蹤器官而繼續(xù)，正如現(xiàn)有技術(shù)中已知的，器官的參數(shù)(半徑、灰度級別...)被計算，最終來自此附加投影的數(shù)據(jù)被結(jié)合到三維重建中。
用于從N(N＞2)個2D投影進(jìn)行三維重建的方法從多個投影進(jìn)行3D線重建可以被形成為一個優(yōu)化問題，其基本步驟是單個點的重建。理論上，利用多個投影進(jìn)行的單點重建可以通過與2D投影相對應(yīng)的投影線的相交來完成；在實踐中，投影線并不相交。由相交的兩條線產(chǎn)生的3D重建點的一個天然的定義可以是將3D點定義為連接投影線的最短片段的中點。從兩個或更多個投影進(jìn)行的三維重建擴展了上述想法，并且以類似的方式確定3D點。一個示例是取這樣的3D點的直接擴展該3D點使與(三條或更多條)投影線的距離達(dá)到最小。另一個方法是取產(chǎn)生自所有投影對的3D點，并且將最終的重建點設(shè)置為這些點的幾何函數(shù)。本實施例組建議了一種新穎的方法，其中確實使用了來自所有投影對的結(jié)果，但不是將3D重建結(jié)果設(shè)置為只是點的函數(shù)，而是利用查看角度和3D模型之間的關(guān)系來確定每對結(jié)果的權(quán)重。
令V1、V2、...、VN為查看方向，L1、L2、...、LN為投影線，Li＝Pi+λVi，其中P1、P2、...、PN是來自2D中心線的點(i是投影的索引)。
令A(yù)為從索引為1和2的兩個投影重建的器官片段的3D模型。作為從這兩個投影1和2進(jìn)行的初步重建的結(jié)果，我們擁有了從P1、P2到模型A的中心線點的參考。令T為P1、P2參考的區(qū)域處的3D模型A的局部切線方向。令Rij為投影線Li、Lj之間的最短片段的中點。用Wij＝det(Vi，Vj，T)來表示由單位向量Vi、Vj和T構(gòu)成的3乘3矩陣的行列式。交點由以下表達(dá)式給出R＝∑WijRij/∑Wij
交點質(zhì)量為D＝∑WijDij/∑Wij，其中Dij是線Li、Lj之間的距離。
對于每對投影線，重建的3D點被定義為交點的加權(quán)和。權(quán)重以以下方式反映兩個視角的相互幾何條件和初步3D模型的局部方位的最大權(quán)重通過兩個正交視角的組合來實現(xiàn)，這兩個視角都與器官正交。如果兩個視角彼此接近或者視角之一太過傾斜，則權(quán)重接近零。要注意，權(quán)重的性質(zhì)是局部性的；同一對視角可能在器官的一個片段處貢獻(xiàn)最大，而在另一片段處貢獻(xiàn)最小。還要注意，所建議的這個定義是相當(dāng)高效的，因為它不要求在優(yōu)化過程期間計算3D重建點；兩條投影線之間的距離Dij就簡單地是按照兩個點積的絕對差異計算出的外極距離之間的分歧。
除了上述方法以外，第三實施例組還設(shè)想了一種利用上述三維重建方法對管狀器官成像的系統(tǒng)，其包括處理器，該處理器被配置為從獲得自不同視角的管狀器官的兩個或更多個血管造影圖像進(jìn)行管狀器官的三維重建。
其他改進(jìn)本發(fā)明的上述實施例(群組一、二和/或三)可以包括以下特征中的一個或多個，雖然每個特征本身也可以構(gòu)成一個獨立的實施例。
多個數(shù)據(jù)3DR圖像頁截面面積圖線和病灶分析測量(例如直徑數(shù)據(jù)、C臂位置、其他參考數(shù)據(jù))可以同時被顯示，以便以最優(yōu)方式遞送最大量的相關(guān)信息(例如參見圖31)。
用于各種投影的彈出菜單。各種投影(例如2D投影、ONP和0，0)中呈現(xiàn)的彈出列表(3210，圖32)。對任何投影的選擇可以將3D旋轉(zhuǎn)到該投影，從而使得操作者能夠通過與2D圖像相比較來認(rèn)識它(舉例而言)。
3D模型和/或圖線和其他數(shù)據(jù)的彩色編碼?？梢詫崿F(xiàn)彩色編碼以表示窄化嚴(yán)重度、成角等等(或者參考的組合)，以將醫(yī)師的注意力吸引到有問題的片段。
相關(guān)的數(shù)據(jù)。從脈管的2D跡線到3D模型到圖線的數(shù)據(jù)相互參照；每個點都可以同時被分配在所有之上。呈現(xiàn)了提示，以例如使操作者能夠具體地或者同時地研究數(shù)據(jù)。
可以呈現(xiàn)一個或多個圖線(例如參見屏幕截圖，圖34)，其中包括代表截面面積(融合輸出)數(shù)據(jù)的圖線，以及直徑信息的圖線，或者組合圖線。直徑數(shù)據(jù)圖線可以被稱為“偏心率”，這是因為它對沿脈管的每一點給出了最大和最小直徑值。
外極警告/條/線。外極幾何條件是公知的，并且被廣泛記載，并且在本發(fā)明中被用于3DR。但是，3DR的良好程度限于圖像所準(zhǔn)備的程度。因此，為了確定第二圖像與第一圖像相組合是否足以有助于3DR，本發(fā)明的實施例向操作者提供了可視指標(biāo)。如圖35A-35B所示，一旦操作者完成第一圖像(圖35A)的標(biāo)記，并且感興趣的脈管被跟蹤，則只要操作者點擊第二圖像(圖35B)上的狹窄之上或周圍，系統(tǒng)就在第二圖像上呈現(xiàn)位于第一圖像的標(biāo)記附近的外極線(線3510和3520)，以及外極條3530。
外極條指示3DR的條件。在所呈現(xiàn)的圖示中(圖35B)，外極條被彩色編碼，以指示第二圖像是否是與第一圖像的良好組合。在這里，該條越“白”，3DR條件就越好。因此，由于圖35B中的條相當(dāng)白，3DR的條件很好(“較紅”的條將會指示較差的3DR條件)。
許多附圖代表了系統(tǒng)的優(yōu)選實施例的屏幕截圖。具體而言，以圖線和特定測量結(jié)果的形式呈現(xiàn)了導(dǎo)管校準(zhǔn)(圖33)、2D圖像相關(guān)數(shù)據(jù)顯示(圖29)(其中包括邊緣跟蹤和健康動脈顯示)、感興趣的脈管和3D健康脈管的3DR結(jié)果顯示(圖31)，以及感興趣的脈管的量化分析(圖34)的優(yōu)選實施例，所述特定測量結(jié)果例如是窄化百分比(直徑和面積)、長度、斑體積、最小內(nèi)腔直徑和面積、參考(健康)面積和直徑度量、偏心率和成角。
現(xiàn)已描述了本發(fā)明的多個實施例，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員顯而易見的是，本公開不限于這些實施例，并且上述實施例可以組合使用。此外，許多其他實施例和對所公開的實施例的修改被視為屬于本發(fā)明區(qū)域內(nèi)，如下。
權(quán)利要求
1.一種利用多個二維圖像對單個管狀器官進(jìn)行三維重建(3DR)的方法，包括顯示脈管網(wǎng)絡(luò)的第一圖像；接收用于識別所述第一圖像上的感興趣的脈管的輸入；跟蹤所述感興趣的脈管的邊緣，包括消除在視覺上與所述感興趣的脈管鄰近的物體的虛假邊緣；確定沿所述脈管的基本精確的半徑和密度測定值；顯示所述脈管網(wǎng)絡(luò)的至少第二圖像；接收用于識別所述第二圖像上的所述感興趣的脈管的輸入；跟蹤所述第二圖像中的所述感興趣的脈管的邊緣，包括消除在視覺上與所述感興趣的脈管鄰近的物體的虛假邊緣；確定所述第二圖像中沿所述感興趣的脈管的基本精確的半徑和密度測定值；確定所述感興趣的脈管的三維重建；以及確定沿所述脈管的融合面積測量結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述感興趣的脈管是從以下群組中選擇出來的，該群組包括動脈、靜脈、冠狀動脈、頸動脈、肺動脈、腎動脈、肝動脈、股動脈、腸動脈以及任何其他管狀器官。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括確定一條包括多個中心線點的中心線。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述融合的面積測量結(jié)果是利用直徑和截面密度測定導(dǎo)出的測量結(jié)果的融合來獲得的。
5.根據(jù)權(quán)利要求1或4所述的方法，其中確定所述融合的面積包括確定要被用作物理參考的沿所述感興趣的脈管的多個健康直徑；利用上述物理參考將所述數(shù)據(jù)的大部分，即直徑和截面值歸一化到物理單位；以及將所述數(shù)據(jù)中的大部分融合到單個面積測量結(jié)果中，根據(jù)所述數(shù)據(jù)的可靠度對每個數(shù)據(jù)源加權(quán)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其中加權(quán)是按照視角幾何條件和/或3D脈管幾何條件的函數(shù)來計算。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述用于識別所述感興趣的脈管的輸入由三個點構(gòu)成，這三個點包括用于標(biāo)記狹窄的大體位置的第一點，所述狹窄的近側(cè)的第二點，以及所述狹窄的遠(yuǎn)側(cè)的第三點。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述用于識別所述感興趣的脈管的輸入包括所述第一和第二圖像中的至少一個的兩(2)個點的標(biāo)記，其中所述兩個點中的一點位于所述狹窄的近側(cè)的任何位置處，另一點位于所述狹窄的遠(yuǎn)側(cè)的任何位置處。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中所述標(biāo)記包括所述第一圖像的兩(2)個點和所述第二圖像的一(1)個點，其中所述兩個點中的一點位于所述狹窄的近側(cè)的任何位置處，另一點位于所述狹窄的遠(yuǎn)側(cè)的任何位置處，并且其中一個點是在所述第一圖像上自動識別的錨定點。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中消除虛假邊緣包括忽略與所述感興趣的脈管鄰近的一個或多個氣泡。
11.根據(jù)權(quán)利要求1或10所述的方法，其中消除虛假邊緣包括定義與主中心線基本上平行的感興趣的區(qū)域；檢測與所述感興趣的脈管鄰近的至少一個像素數(shù)據(jù)群集，其中每個像素數(shù)據(jù)群集具有大于周圍象素數(shù)據(jù)的亮度級別的預(yù)定亮度級別；在每個群集內(nèi)選擇任意像素；為每個群集的每個任意像素，選擇在限制所述感興趣的區(qū)域的巷道上提供的第二像素；通過將多個任意像素與相應(yīng)的第二像素相連來確立障礙線，以定義所述感興趣的脈管的邊緣，其中在跟蹤所述感興趣的脈管的每個邊緣時，所跟蹤的邊緣避開每條障礙線。
12.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中消除虛假邊緣包括檢測和/或消除沿所述感興趣的脈管的一個或多個凸起。
13.根據(jù)權(quán)利要求1或12所述的方法，其中消除虛假邊緣包括確立可疑點列表，包括確立至少一個初步被跟蹤邊緣上的多個發(fā)源點中的每一個發(fā)源點與沿所述主中心線定位的相應(yīng)最近點之間的多個第一距離；確立所述主中心線上的多個第二中心線點中的每一個與位于所述至少一個邊緣上的相應(yīng)最近點之間的多個第二距離；以及確定對所述中心線的偏離，即所述第二距離和所述第一距離的絕對距離；確定梯度成本函數(shù)，其與每個邊緣點處的梯度幅值成反比；確定一個聚集與所述中心線的偏離和所述梯度成本函數(shù)的組合函數(shù)，其中在所述組合函數(shù)大于預(yù)定的值時，所述相應(yīng)邊緣點被確定為凸起中的凸起點；確定由多個相連接的凸起點和與所述感興趣的脈管相鄰的切割線所定義的凸起區(qū)域，其中所述切割線包括一條使所述凸起區(qū)域和切割線長度的乘方之間的比率基本上達(dá)到最大的線；以及在所述切割線處從所述邊緣切割掉所述凸起，以確立最終邊緣。
14.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中定義所述感興趣的脈管的中心線包括確定所述感興趣的脈管的最終被跟蹤邊緣；確定多對錨定點，其中每一對包括每個邊緣上的一個點；通過搜索在被連接時能確立與所述中心線基本上正交的截面線的錨定點對來確定截面線；利用所述錨定點將每個邊緣劃分成多個片段，其中，對于每個片段，根據(jù)每個邊緣的每個點包括位于相對的邊緣上的至少一對點并且相鄰點之間的距離總和最小，來確立所述邊緣之間的對應(yīng)關(guān)系；以及連接所述多個片段的中心以確定所述中心線。
15.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中確定密度測定值包括減去背景影響。
16.根據(jù)權(quán)利要求1或15所述的方法，其中確定密度測定值包括確立與所述感興趣的脈管的至少一個邊緣基本上平行的多條輪廓線；確立覆蓋所述感興趣的脈管和相鄰區(qū)域的參數(shù)柵格，其中所述參數(shù)柵格包括所述感興趣的脈管沿其長度的第一參數(shù)和用于控制所述感興趣的脈管的沿截面的變化的第二參數(shù)；利用所述柵格對所述圖像采樣以獲得多個相應(yīng)的灰度值，其中所述灰度值作為所述輪廓線的函數(shù)被研究；基本上消除所檢測到的位于所述感興趣的脈管的外部的阻礙結(jié)構(gòu)，所述結(jié)構(gòu)是作為所述參數(shù)的突出最小值而被檢測的；基本上消除在所述感興趣的脈管的內(nèi)部檢測到的突出最小值；分別對于所述感興趣的脈管的每一側(cè)，在跨過所述感興趣的脈管的方向上對灰度值取平均；確定所述感興趣的脈管內(nèi)部的柵格上的線性背景估計；以及利用被消除的突出最小值確定截面面積。
17.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括利用所述感興趣的脈管的健康部分上的迭代回歸來確定健康脈管尺寸。
18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的方法，其中每個迭代包括預(yù)定的斜率和遵循健康數(shù)據(jù)的線之間的折衷。
19.根據(jù)權(quán)利要求18所述的方法，其中如果所述遵循健康數(shù)據(jù)的線對應(yīng)于多個群集上的實際數(shù)據(jù)，則所述折衷傾向于所述遵循健康數(shù)據(jù)的線。
20.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括以2D和/或3D的方式顯示所述感興趣的脈管的健康脈管尺寸。
21.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中確定所述感興趣的脈管的三維重建包括對于所述第一圖像中的多個中心線點確定傳統(tǒng)外極距離p1；對于所述第二圖像中的多個中心線點確定傳統(tǒng)外極距離p2；以及基本上根據(jù)p2new＝p2+δ來重新確定p2，其中δ是確立一個或多個標(biāo)志點的對應(yīng)關(guān)系的平滑補償函數(shù)。
22.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括在任何數(shù)據(jù)顯示中顯示與所述感興趣的脈管相關(guān)的彩色編碼的數(shù)據(jù)。
23.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中在接收用于識別所述第二圖像中的所述感興趣的脈管的輸入之后，顯示用于指示所述第一圖像和第二圖像之間的并發(fā)的外極指標(biāo)，以用于產(chǎn)生所述感興趣的脈管的三維重建。
24.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括顯示所述感興趣的脈管的量化分析，其中包括截面面積圖線和/或病灶分析測量結(jié)果。
25.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括在涉及所述感興趣的脈管的二維跡線、所述感興趣的脈管的三維重建以及圖形數(shù)據(jù)的至少一對數(shù)據(jù)或更多數(shù)據(jù)之間進(jìn)行數(shù)據(jù)的交叉參考。
26.一種用于利用多個二維圖像對單個血管進(jìn)行三維重建(3DR)的系統(tǒng)，包括顯示器，用于顯示脈管網(wǎng)絡(luò)的第一圖像以及脈管網(wǎng)絡(luò)的第二圖像，以及脈管的三維重建；輸入裝置，用于接收用于識別所述第一圖像上的感興趣的脈管和用于識別所述第二圖像上的所述感興趣的脈管的輸入；處理器，其被布置為操作一個或多個包括用于執(zhí)行以下步驟的計算機指令的應(yīng)用程序跟蹤所述感興趣的脈管的邊緣，包括消除在視覺上與所述感興趣的脈管鄰近的物體的虛假邊緣；確定沿所述脈管的基本精確的半徑和密度測定值；跟蹤所述第二圖像中的所述感興趣的脈管的邊緣，包括消除在視覺上與所述感興趣的脈管鄰近的物體的虛假邊緣；確定所述第二圖像中沿所述感興趣的脈管的基本精確的半徑和密度測定值；確定所述感興趣的脈管的三維重建；以及確定沿所述脈管的融合面積測量結(jié)果。
27.根據(jù)權(quán)利要求26所述的系統(tǒng)，其中所述感興趣的脈管是從以下群組中選擇出來的，該群組包括動脈、靜脈、冠狀動脈、頸動脈、肺動脈、腎動脈、肝動脈、股動脈、腸動脈。
28.根據(jù)權(quán)利要求26所述的系統(tǒng)，其中所述應(yīng)用程序還包括用于確定一條包括多個中心線點的中心線的計算機指令。
29.根據(jù)權(quán)利要求26所述的系統(tǒng)，其中所述融合的面積測量結(jié)果是利用直徑和截面密度測定導(dǎo)出的測量結(jié)果的融合來獲得的。
30.根據(jù)權(quán)利要求26或29所述的系統(tǒng)，其中確定所述融合的面積包括確定沿所述感興趣的脈管的多個健康直徑以被用作物理參考；利用上述物理參考將所述數(shù)據(jù)的大部分，即直徑和截面值歸一化到物理單位；以及將所述數(shù)據(jù)中的大部分融合到單個面積測量結(jié)果中，根據(jù)所述數(shù)據(jù)的可靠度對每個數(shù)據(jù)源加權(quán)。
31.根據(jù)權(quán)利要求30所述的系統(tǒng)，其中加權(quán)是按照視角幾何條件和/或3D脈管幾何條件的函數(shù)來計算。
32.根據(jù)權(quán)利要求26所述的系統(tǒng)，其中所述用于識別所述感興趣的脈管的輸入由三個點構(gòu)成，這三個點包括用于標(biāo)記狹窄的大體位置的第一點，所述狹窄的近側(cè)的第二點，以及所述狹窄的遠(yuǎn)側(cè)的第三點。
33.根據(jù)權(quán)利要求26所述的系統(tǒng)，其中所述用于識別所述感興趣的脈管的輸入包括所述第一和第二圖像中的至少一個的兩(2)個點的標(biāo)記，其中所述兩個點中的一點位于所述狹窄的近側(cè)的任何位置處，另一點位于所述狹窄的遠(yuǎn)側(cè)的任何位置處。
34.根據(jù)權(quán)利要求26所述的系統(tǒng)，其中所述標(biāo)記包括所述第一圖像的兩(2)個點和所述第二圖像的一(1)個點，其中所述兩個點中的一點位于所述狹窄的近側(cè)的任何位置處，另一點位于所述狹窄的遠(yuǎn)側(cè)的任何位置處，并且其中一個點是在所述第一圖像上自動識別的錨定點。
35.根據(jù)權(quán)利要求26所述的系統(tǒng)，其中消除虛假邊緣包括忽略與所述感興趣的脈管鄰近的一個或多個氣泡。
36.根據(jù)權(quán)利要求26或35所述的系統(tǒng)，其中消除虛假邊緣包括定義與主中心線基本上平行的感興趣的區(qū)域；檢測與所述感興趣的脈管鄰近的至少一個像素數(shù)據(jù)群集，其中每個像素數(shù)據(jù)群集具有大于周圍象素數(shù)據(jù)的亮度級別的預(yù)定亮度級別；在每個群集內(nèi)選擇任意像素；為每個群集的每個任意像素，選擇在限制所述感興趣的區(qū)域的巷道上提供的第二像素；通過將多個任意像素與相應(yīng)的第二像素相連來確立障礙線，以定義所述感興趣的脈管的邊緣，其中在跟蹤所述感興趣的脈管的每個邊緣時，所跟蹤的邊緣避開每條障礙線。
37.根據(jù)權(quán)利要求26所述的系統(tǒng)，其中消除虛假邊緣包括檢測和/或消除沿所述感興趣的脈管的一個或多個凸起。
38.根據(jù)權(quán)利要求26或37所述的系統(tǒng)，其中消除虛假邊緣包括確立可疑點列表，包括確立至少一個初步被跟蹤邊緣上的多個發(fā)源點中的每一個發(fā)源點與沿所述主中心線定位的相應(yīng)最近點之間的多個第一距離；確立所述主中心線上的多個第二中心線點中的每一個與位于所述至少一個邊緣上的相應(yīng)最近點之間的多個第二距離；以及確定對所述中心線的偏離，即所述第二距離和所述第一距離的絕對距離；確定梯度成本函數(shù)，其與每個邊緣點處的梯度幅值成反比；確定一個聚集與所述中心線的偏離和所述梯度成本函數(shù)的組合函數(shù)，其中在所述組合函數(shù)大于預(yù)定的值時，所述相應(yīng)邊緣點被確定為凸起中的凸起點；確定由多個相連接的凸起點和與所述感興趣的脈管相鄰的切割線所定義的凸起區(qū)域，其中所述切割線包括一條使所述凸起區(qū)域和切割線長度的乘方之間的比率基本上達(dá)到最大的線；以及在所述切割線處從所述邊緣切割掉所述凸起，以確立最終邊緣。
39.根據(jù)權(quán)利要求36所述的系統(tǒng)，其中所述應(yīng)用程序還包括用于顯示外極指標(biāo)的計算機指令，所述外極指標(biāo)用于指示所述第一圖像和第二圖像之間的并發(fā)，以用于產(chǎn)生所述感興趣的脈管的三維重建。
40.根據(jù)權(quán)利要求28所述的系統(tǒng)，其中定義所述感興趣的脈管的中心線包括確定所述感興趣的脈管的最終被跟蹤邊緣；確定多對錨定點，其中每一對包括每個邊緣上的一個點；通過搜索在被連接時能確立與所述中心線基本上正交的截面線的錨定點對來確定截面線；利用所述錨定點將每個邊緣劃分成多個片段，其中，對于每個片段，根據(jù)每個邊緣的每個點包括位于相對的邊緣上的至少一對點并且相鄰點之間的距離總和最小，來確立所述邊緣之間的對應(yīng)關(guān)系；以及連接所述多個片段的中心以確定所述中心線。
41.根據(jù)權(quán)利要26所述的系統(tǒng)，其中確定密度測定值包括減去背景影響。
42.根據(jù)權(quán)利要求26或41所述的系統(tǒng)，其中確定密度測定值包括確立與所述感興趣的脈管的至少一個邊緣基本上平行的多條輪廓線；確立覆蓋所述感興趣的脈管和相鄰區(qū)域的參數(shù)柵格，其中所述參數(shù)柵格包括所述感興趣的脈管沿其長度的第一參數(shù)和用于控制所述感興趣的脈管的沿截面的變化的第二參數(shù)；利用所述柵格對所述圖像采樣以獲得多個相應(yīng)的灰度值，其中所述灰度值作為所述輪廓線的函數(shù)被研究；基本上消除所檢測到的位于所述感興趣的脈管的外部的阻礙結(jié)構(gòu)，所述結(jié)構(gòu)是作為所述參數(shù)的突出最小值被檢測的；基本上消除在所述感興趣的脈管的內(nèi)部檢測到的突出最小值；分別對于所述感興趣的脈管的每一側(cè)，在跨過所述感興趣的脈管的方向上對灰度值取平均；確定所述感興趣的脈管內(nèi)部的柵格上的線性背景估計；以及利用被消除的突出最小值確定截面面積。
43.根據(jù)權(quán)利要求26所述的系統(tǒng)，還包括利用所述感興趣的脈管的健康部分上的迭代回歸來確定健康脈管尺寸。
44.根據(jù)權(quán)利要求43所述的系統(tǒng)，其中每個迭代包括預(yù)定的斜率和遵循健康數(shù)據(jù)的線之間的折衷。
45.根據(jù)權(quán)利要求44所述的系統(tǒng)，其中如果所述遵循健康數(shù)據(jù)的線對應(yīng)于多個群集上的實際數(shù)據(jù)，則所述折衷傾向于所述遵循健康數(shù)據(jù)的線。
46.根據(jù)權(quán)利要求28所述的系統(tǒng)，其中確定所述感興趣的脈管的三維重建包括對于所述第一圖像中的多個中心線點確定傳統(tǒng)外極距離p1；對于所述第二圖像中的多個中心線點確定傳統(tǒng)外極距離p2；以及基本上根據(jù)p2new＝p2+δ來重新確定p2，其中δ是確立一個或多個標(biāo)志點的對應(yīng)關(guān)系的平滑補償函數(shù)。
47.根據(jù)權(quán)利要求26所述的系統(tǒng)，其中所述應(yīng)用程序包括用于在任何數(shù)據(jù)顯示中顯示與所述感興趣的脈管相關(guān)的彩色編碼數(shù)據(jù)的計算機指令。
48.根據(jù)權(quán)利要求26所述的系統(tǒng)，還包括外極指標(biāo)裝置，用于指示所述第一圖像和第二圖像之間的并發(fā)，以用于產(chǎn)生所述感興趣的脈管的三維重建。
49.根據(jù)權(quán)利要求26所述的系統(tǒng)，還包括量化分析裝置，用于呈現(xiàn)所述感興趣的脈管的量化分析，其中包括截面面積圖線和/或病灶分析測量結(jié)果。
50.根據(jù)權(quán)利要求26所述的系統(tǒng)，還包括交叉參考裝置，用于在涉及所述感興趣的脈管的二維跡線、所述感興趣的脈管的三維重建以及圖形數(shù)據(jù)的至少一對數(shù)據(jù)或更多數(shù)據(jù)之間進(jìn)行數(shù)據(jù)的交叉參考。
51.一種用于利用多個二維圖像對單個血管進(jìn)行三維重建(3DR)的系統(tǒng)，包括顯示裝置，用于顯示脈管網(wǎng)絡(luò)的第一圖像，以及脈管網(wǎng)絡(luò)的第二圖像，以及所述3DR；輸入裝置，用于識別所述第一圖像和所述第二圖像上的感興趣的脈管；跟蹤裝置，用于跟蹤每一圖像中所述感興趣的脈管的邊緣，包括用于消除在視覺上與所述感興趣的脈管鄰近的物體的虛假邊緣的消除裝置；處理器，用于確定包括多個中心線點的中心線，確定沿所述脈管的基本精確的半徑和密度測定值，確定所述第二圖像中沿所述感興趣的脈管的基本精確的半徑和密度測定值，確定所述感興趣的脈管的三維重建；以及確定沿所述脈管的融合面積(截面)測量結(jié)果，以及確立所述感興趣的脈管的3DR。
52.一種用于管狀器官的三維重建的方法，所述管狀器官被成像在兩個血管造影圖像上，該方法包括提取所述兩個血管造影圖像上所述管狀器官的中心線；獲得所述兩個圖像的不變函數(shù)；構(gòu)造優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，其包括表達(dá)軟外極約束和不變函數(shù)之間的分歧的懲罰函數(shù)；所述優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)是在所述兩個中心線點之間的所有可能的對應(yīng)關(guān)系上定義的；解所述優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，以生成一條中心線上的2D點到其他中心線上的2D點之間的映射；如果給定了參考點，則優(yōu)化解答以便所述映射包括所述參考點的匹配；當(dāng)未給定參考點時，或者通過遵從條件E1(i)＝0并且E2(j)＝0，其中E是dP/dL，P是外極距離，L是中心線長度，或者通過找出被表達(dá)為到任意臨時參考點的外極距離的函數(shù)的函數(shù)S1/E1和S2/E2的相關(guān)、或經(jīng)由函數(shù)R1和R2的相關(guān)，來找出該參考點；其中2D點的每個匹配的集合定義一個3D點，例如一個使與投影線的距離達(dá)到最小的點，并且這些3D點的序列是所述管狀器官的三維重建。
53.根據(jù)權(quán)利要求52所述的方法，其中不變函數(shù)由所述管狀器官沿所述中心線點的半徑或投影截面面積或中心線方向構(gòu)成，或者所述不變函數(shù)從管狀器官特性獲得不變函數(shù)，所述管狀器官是在血管造影中被成像的，所述不變函數(shù)是針對每對視角的所述投影面積與可見外極方位的比率之間的等同性。
54.根據(jù)權(quán)利要求52所述的的方法，其中參考點未被給定，并且是通過遵從條件E1(i)＝0并且E2(j)＝0，其中E是dP/dL，P是外極距離，L是中心線長度，或者通過找出被表達(dá)為與任意臨時參考點的外極距離的函數(shù)的函數(shù)S1/E1和S2/E2的相關(guān)、或經(jīng)由函數(shù)R1和R2的相關(guān)，從而來找出的。
55.根據(jù)權(quán)利要求54所述的方法，其中所述找出相關(guān)的過程是在優(yōu)化之前執(zhí)行的。
56.根據(jù)權(quán)利要求54所述的方法，其中所述找出相關(guān)的過程是作為所述優(yōu)化的一部分被執(zhí)行的。
57.一種用于管狀器官的三維重建的方法，所述管狀器官是在三個或更多個血管造影圖像上成像的，所述方法包括形成管狀器官的三維重建，所述管狀器官是利用根據(jù)權(quán)利要求56中任何一項的方法被成像在兩個血管造影圖像上的，并將方向?qū)?yīng)關(guān)系標(biāo)準(zhǔn)結(jié)合到所述方法的優(yōu)化過程中。
58.根據(jù)權(quán)利要求57所述的方法，其中確定3D點包括對來自每對投影線的3D點“取平均”。
59.根據(jù)權(quán)利要求57所述的方法，其中確定3D點包括利用三條或更多條投影線來確定3D點，例如，使與這些線的距離之和達(dá)到最小的點。
60.一種用于從至少第一、第二和第三血管造影投影自動進(jìn)行管狀器官的三維重建的方法，包括從所述第一和第二血管造影投影獲得所述管狀器官的三維(3D)重建；根據(jù)所述第三血管造影投影的特定查看幾何條件將所述3D重建投影到圖像平面上；確定所述第三血管造影投影以及所述圖像平面上的投影3D重建之間的移位，以便識別所述第三血管造影投影內(nèi)的所述管狀器官；利用所述圖像平面上的所述投影3D重建作為第一近似來跟蹤和分析所述第三血管造影投影中的所述管狀器官，以便導(dǎo)出所述管狀器官的屬性；以及利用所述屬性來重新確定所述三維重建，以獲得更好的近似。
61.根據(jù)權(quán)利要求60所述的方法，其中將所述3D重建投影到圖像平面上產(chǎn)生二元投影圖像。
62.根據(jù)權(quán)利要求60所述的方法，其中將所述3D重建投影到圖像平面上產(chǎn)生逼真投影圖像，其中像素的灰度級別是光線和模型之間的交集的長度的函數(shù)。
63.一種用于從N(N＞2)個2D投影進(jìn)行三維重建的方法，包括對于每對投影獲得三維重建；對于所述投影對中的每一個，為每個3D點分配各自的權(quán)重，該權(quán)重按以下方式反映了兩個視角和主3D模型的局部方位的相互幾何條件最大權(quán)重(1)通過兩個正交視角的組合實現(xiàn)，這兩個視角也都與所述器官正交；并且當(dāng)所述兩個視角彼此接近或者如果所述視角太過傾斜，則各自的權(quán)重接近零；以及將所重建的3D點定義為每對投影線的交點的加權(quán)和。
64.根據(jù)權(quán)利要求63所述的方法，其中為每個3D點分配各自的權(quán)重是通過利用所述3D模型和查看方向的加權(quán)機制來執(zhí)行的。
全文摘要
本發(fā)明的實施例包括用于利用多個二維圖像對管狀器官(例如冠狀動脈)進(jìn)行三維重建的方法和系統(tǒng)。某些實施例可以包括顯示脈管網(wǎng)絡(luò)的第一圖像；接收用于識別第一圖像上的感興趣的脈管的輸入；跟蹤感興趣的脈管的邊緣，包括消除在視覺上與感興趣的脈管鄰近的物體的虛假邊緣；確定沿脈管的基本精確的半徑和密度測定值；顯示脈管網(wǎng)絡(luò)的至少第二圖像；接收用于識別第二圖像上的感興趣的脈管的輸入；跟蹤第二圖像中的感興趣的脈管的邊緣，包括消除在視覺上與感興趣的脈管鄰近的物體的虛假邊緣；確定第二圖像中沿感興趣的脈管的基本精確的半徑和密度測定值；確定感興趣的脈管的三維重建；以及確定沿脈管的融合面積(截面)測量結(jié)果，以及計算和呈現(xiàn)定量的測量結(jié)果，其中包括但不限于真實長度、窄化百分比(直徑和面積)等等。
文檔編號G06K9/00GK1882950SQ200480033739
公開日2006年12月20日 申請日期2004年9月24日 優(yōu)先權(quán)日2003年9月25日
發(fā)明者摩舍·克雷曼, 邁克爾·扎克 申請人:派昂公司