一种基于CTA图像的三维球形指数测定方法与流程

本发明属于医学图像处理技术领域，尤其涉及一种基于cta(ct血管造影术)图像的三维球形指数测定方法。

背景技术：

目前，业内常用的现有技术是这样的：心肌梗死发生后，部分心肌缺血坏死，失去收缩功能，左心室壁收缩运动不协调，致左心室腔内血液不能有效地排空，残留血液增多，心室内压力负荷加重，室壁在收缩与舒张期所受到的应力增加，引起整个左心室(包括梗塞区和非梗塞区)扩张和心室结构形态变化，就是左室重构。左室重构是左心室功能紊乱的前兆，并与死亡率密切相关。心室整体扩张是左室重构的重要特点。研究发现在血运重建(冠状动脉搭桥或血管再成形)术后，有存活心肌存在的条件下，广泛性的心室重构依然会阻止左心室功能的恢复，并会负面影响其长期预后。因此，如何简便无创、客观的准确判断心室重构的有无及其程度，并对其进行定量化，对临床治疗方案的选择和预后的判断有着重要的作用，已为临床医生所密切关注。目前临床上非侵入式评估心室重构的影像技术主要是超声心动图。2d超声成像是平面成像，不能真实的反映左心室形状的三维变化。其通过对左心室形状进行几何假设分析左心室体积，这样，对于心梗病人获得的左心室体积偏差大，且结果重复性差。实时三维超声心动图技术克服了二维超声测量时的技术限制，无需依赖任何几何假设，可直接定量测量几何形态不规则的右心室的心腔容积，但是实时显示方式下，显示的深度距离较小，在心动周期的一些时相内，由于心脏的移位使部分结构被切漏而影响观察结果。不仅如此，在总体成像过程中，受检者的呼吸或身体移位对图像的合成会造成影响，导致图像重组处的错位。这种成像方法图像的质量尚不十分理想，对瓣叶、卵圆窝等结构及细小病变易造成回声失落，出现假象。心脏cta技术成像稳定，空间分辨率高，可进行三维重建，其检查的重点是心脏及血管形态的改变，临床上介入或塔桥术后疗效评估的患者可以选择心脏cta检查。目前心脏cta图像的分析大多限于冠状动脉的病变，而忽略了心脏cta图像潜在的可利用可发掘的信息。经静脉注射的对比剂不仅使得冠状动脉区域易于区分，心脏其他解剖结构也更加清晰，细节性更强。但是迄今为止，尚未出现利用心脏cta对心脏形态结构变化进行评估的方法。

综上所述，现有技术存在的问题是：目前心脏cta图像的分析大多限于冠状动脉的病变，很少利用cta图像评价心肌与心室的形态结构变化，而这正是心脏cta图像潜在的可利用可发掘的信息。产生这种情况的主要原因在于缺乏针对利用心脏cta对心脏形态结构进行评估的自动/半自动化方法，目前临床普遍采用心脏超声分析心脏形态。然而心脏超声图像质量低，分析结果不稳定，不利于病情的观察；

解决上述技术问题的难度和意义：由于病人个体不同，病情不同，心脏个体化差异大。心脏影像的分析通常需要专业医师的临床经验。通过少量的人工参与，利用分辨率更高的影像对心脏形态结构进行评估降低了劳动强度，同时进一步挖掘cta图像的信息，使得使用一种图像同时评价冠脉与心肌成为可能。

技术实现要素：

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于cta图像的三维球形指数测定方法。

本发明是这样实现的，一种基于cta图像的三维球形指数测定方法，所述基于cta图像的三维球形指数测定方法包括：获取心脏舒张末期cta数据；采用非线性灰度变换进行图像增强，随后在三维空间上对数据进行裁剪，使得裁剪后的图像仅包含左心室与左心室心肌；从冠状面视角对心脏倾斜角进行第一次校正；从截状面视角对心脏倾斜角进行第二次校正；利用三维区域增长算法提取左心室心腔；自动获取心脏长轴；根据分割得到的左心室内腔与获取到的左心室长轴计算三维球形指数。

进一步，所述基于cta图像的三维球形指数测定方法包括：

(1)获取心脏舒张末期cta数据；

(2)采用非线性灰度变换进行图像增强；

(3)在三维空间上对数据进行裁剪，使得裁剪后的图像仅包含左心室与左心室心肌；

(4)从冠状面视角对心脏倾斜角进行第一次校正；

(5)从截状面视角对心脏倾斜角进行第二次校正；

(6)利用三维区域增长算法提取左心室内腔；

(7)根据矫正后的图像自动获取心脏长轴；

(8)根据分割得到的左心室内腔与获取到的心脏长轴计算三维球形指数。

进一步，所述步骤(4)与步骤(5)中的从某视角对心脏倾斜角进行校正，按如下步骤进行：

(a)选定视角第i层作为角度计算层；

(b)在二值化处理后的图像上交互式选取包含左心室心肌的矩形区域，分割出第i层上的心肌区域；

(c)提取心肌中心线，在中心线上随机采样n个点，以这n个采样点进行椭圆拟合，并以拟合出的椭圆长轴倾斜角α作为校正角；

(d)在三维空间上对整体数据以α角进行角度校正。

进一步，使用形态学腐蚀操作不断去除物体的边界，直到仅剩其骨架，此骨架为心肌中心线；在中心线上随机采样n个点，n≥5，已知椭圆一般方程为x²+axy+by²+cx+dy+e＝0；根据椭圆方程式和最小二乘法原理，求目标函数的最小值来确定参数a、b、c、d和e。令f(a,b,b,c,d,e)对各个参数的偏导数为0，得到以下方程组：

求解此线性方程组可解a、b、c、d和e。椭圆长轴倾斜角作为校正角。

进一步，所述步骤(6)中三维区域增长算法提取左心室内腔具体步骤为：

(a)对校正后的数据交互式选取包含左心室的立方体，截取此立方体区域；

(b)在截取的立方体区域中选择种子点，根据可生长体素纳入原则进行三维区域增长，最终提取左心室内腔。

进一步，在截取的立方体区域中选择种子点，根据可生长体素纳入原则进行三维区域增长，计算待生长体素的26邻域灰度平均值μ，将平均值与该体素的灰度值进行比较，如果两者的差值小于或等于二倍标准差σ，则该体素为可生长体素；可生长体素纳入原则数学表达式为：

|p(x,y,z)-μ|≤2σ，其中n为邻域体素的个数，这里n＝26，pni为邻域体素；根据提取的左心室可得内腔体积为lvedv。

进一步，所述步骤(7)中的根据矫正后的图像自动获取左心室长轴，按如下步骤进行：

(a)对只包含左心室内腔的二值图像利用candy算子逐层提取内腔轮廓；

(b)逐层做垂直于瓣膜平面的垂线，所有垂线中与心尖相交后最长距离的垂线为左心室长轴。

进一步，所述步骤(8)计算三维球形指数，计算公式为：si＝lvedv/4/3π(d/2)³。

本发明的另一目的在于提供一种应用所述基于cta图像的三维球形指数测定方法的心脏图像处理平台。

本发明的另一目的在于提供一种应用所述基于cta图像的三维球形指数测定方法的心脏cta检查系统。

综上所述，本发明的优点及积极效果为：本发明基于cta图像的三维球形指数计算方法，通过心脏倾斜角校正与左心室内腔分割最终计算得出三维球形指数数值，开创了利用cta图像对心脏形态结构的评估的先河。本发明实现了半自动的计算过程，虽有交互过程但此过程易于控制，人工参与程度不高，易于临床使用。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基于cta图像的三维球形指数测定方法流程图。

图2是本发明实施例提供的基于cta图像的三维球形指数测定方法实现流程图。

图3是本发明实施例提供的从某医院获取的心脏cta图像示意图及图像增强后结果。

图4是本发明实施例提供的图像三维剪裁示意图。

图5是本发明实施例提供的左心室内腔分割结果。

图6是本发明实施例提供的不同对象三维球形指数计算结果。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

针对目前心脏cta图像的分析大多限于冠状动脉的病变，而忽略了心脏cta图像潜在的可利用可发掘的信息。心脏超声作为临床常用分析心脏形态的医学影像存在图像质量低，分析结果不稳定等问题；尚未出现利用心脏cta对心脏形态结构变化进行评估的方法。本发明首次使用心脏舒张末期cta图像对心脏形态结构变化进行评估，难度在于如何尽量减少人为参与，半自动地实现三维球形指数的计算，以获取稳定、可靠的量化指标。

下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的基于cta图像的三维球形指数测定方法包括以下步骤：

s101：获取心脏舒张末期cta数据；采用非线性灰度变换进行图像增强，随后在三维空间上对数据进行裁剪，使得裁剪后的图像仅包含左心室与左心室心肌；

s102：从冠状面视角对心脏倾斜角进行第一次校正；从截状面视角对心脏倾斜角进行第二次校正；

s103：利用三维区域增长算法提取左心室心腔；自动获取心脏长轴；根据分割得到的左心室内腔与获取到的左心室长轴计算三维球形指数。

下面结合附图对本发明的应用原理作进一步的描述。

如图2所示，本发明实施例提供的基于cta图像的三维球形指数测定方法具体包括以下步骤：

步骤一，输入心脏cta图像：

心脏cta图像是从某医院获取的，如图3(a)所示，心脏ct图像的大小是512×512，层数在423左右，像素分辨率是0.51×0.51mm²；

步骤二，采用非线性灰度变换对图像进行增强，使左心室心肌与内腔的对比增大，更易于区分。增强后的图像如图3(b)所示；

步骤三，在三维空间上对数据进行裁剪，使得裁剪后的图像仅包含左心室与左心室心肌，剪裁方式如图4所示；

步骤四，从冠状面视角对心脏倾斜角进行第一次校正；

第一步：选定冠状面第i层作为角度计算层；

第二步：通过阈值分割出第i层上的心肌区域，对于非左心室心肌但由阈值分割判断为左心室心肌的区域进行手动校正；

第三步：使用形态学腐蚀操作来不断去除物体的边界，直到仅剩其骨架，此骨架为心肌中心线。在中心线上随机采样n个点(n≥5)，已知椭圆一般方程为x²+axy+by²+cx+dy+e＝0，根据椭圆方程式和最小二乘法原理，求目标函数的最小值来确定参数a、b、c、d和e。令f(a,b,b,c,d,e)对各个参数的偏导数为0，得到以下方程组：

求解此线性方程组可解a、b、c、d和e。椭圆长轴倾斜角作为校正角；

第四步：逐层对cta图像以α角进行校正；

步骤五，从截状面视角对心脏倾斜角进行第二次校正；

第一步：选定截状面第k层作为角度计算层

第二步：通过阈值分割出第k层上的心肌区域，对于非左心室心肌但由阈值分割判断为左心室心肌的区域进行手动校正；

第三步：使用形态学操作获取心肌中心线。在中心线上随机采样n个点(n≥5)。根据采样点与最小二乘法拟合椭圆方程，并根据求得的椭圆方程得出长轴倾斜角β，作为第二次心脏校正角；

第四步：逐层对cta图像以β角进行校正。

步骤六，对角度校正后的cta图像利用三维区域增长算法提取左心室内腔；

第一步：对校正后的数据交互式选取只包含左心室的立方体，截取此立方体区域；

第二步：在截取的立方体区域中选择种子点，根据可生长体素纳入原则进行三维区域增长，即计算待生长体素的26邻域灰度平均值μ，将平均值与该体素的灰度值进行比较，如果两者的差值小于或等于二倍标准差σ，则该体素为可生长体素。可生长体素纳入原则数学表达式为：

|p(x,y,z)-μ|≤2σ，其中n为邻域体素的个数，这里n＝26，为邻域体素。提取的左心室内腔如图4所示。根据提取的左心室可得内腔体积为lvedv；

步骤七，根据矫正后的图像自动获取心脏长轴；

第一步：对只包含左心室内腔的二值图像利用candy算子逐层提取内腔轮廓；

第二步：逐层做垂直于瓣膜平面的垂线，所有垂线中与心尖相交后最长距离的垂线为左心室长轴d；

步骤八，根据步骤六获得的左心室内腔体积lvedv与步骤七获取到的心脏长轴d计算三维球形指数。计算公式为：si＝lvedv/4/3π(d/2)³。

下面结合仿真对本发明的应用效果作详细的描述。

在小型猪体内用栓塞法建立心梗模型，按本发明方法对小型猪左心室重构进行评价。评价结果如图6所示。左心室重构程度大的对象(图6(a))其三维球形指数较大，相反左心室重构程度小的对象(图6(b))三维球形指数较小。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。