一種基于管狀特征跟蹤的三維血管中軸線提取方法技術

一種基于管狀特征增強濾波和脊線跟蹤的三維血管中軸線提取方法，包括以下步驟：1)血管造影圖像的預處理；2)根據血管方向信息，加上血管中心值是局部最大的特點，采用類似脊線跟蹤的方法來提取三維腦補血管中軸線，過程如下：2.1)確定起始跟蹤位置：在初始化數據后選擇全局最大值做為血管跟蹤的起始位置；2.2)消除非軸點：跟蹤一根血管后，利用三維區域生長的方法，將該血管所處于的局部區域內的非軸點體素進行消除；2.3)繼續跟蹤或者停止跟蹤：在此找到下一全局最大值做為下一根血管的初始跟蹤位置，若全局最大值低于設定的門限值，則表示整個數據已經處理完畢，停止跟蹤。本發明專利技術準確性較好。

Method for extracting 3D vascular central axis based on tubular feature enhanced filtering and ridge tracking

A feature extraction method based on enhanced tubular axis of three-dimensional blood vessel filter and ridge line tracking, which comprises the following steps: 1) pretreatment angiography images; 2) according to the vessel direction information, plus the vascular center value is the largest local characteristics, to extract the 3D brain vascular axis, similar methods of ridge line tracking the process is as follows: 2.1) to determine the initial tracking position: select the global maximum value as the starting position tracking of the blood vessels in the initialization data; 2.2) eliminate non axis point: tracking a vessel, using the method of 3D region growing, the non local area of the vascular axis is within the voxel are eliminated 2.3); continue to follow or stop tracking: find a global maximum value as the initial under a vessel tracking position, if the global maximum value is lower than the preset threshold value, said the The data has been processed and stops tracking. The invention has better accuracy.

【技術實現步驟摘要】
基于管狀特征增強濾波和脊線跟蹤的三維血管中軸線提取方法
本專利技術屬于醫學圖像特殊組織分析與提取方法領域，涉及一種三維血管中軸線提取方法。
技術介紹
目前對血管相關的醫學圖像處理，首先運用成熟的方法對相關進行分割，針對不同數據的特點運用不同的方法，針對血管造影成像進行分析處理，血管造影數據在圖像上的血管部分，往往表現具有“高亮”的特征，即其值相對局部范圍比較高。針對這一特點，目前對醫學圖像的三維血管中軸線提取的技術主要分為以下三大類：第一類、形態學處理方法即用形態學的腐蝕方法，對預處理過的血管數據進行三維細化。由Palágyi,Kálmán、Kuba,Attila等人提出最初的三維細化算法，而后許多研究都在此框架上提出自己的改進方法，針對不同的細化對象進行了改進。第二類、距離變換方法對體數據進行距離變換獲得距離圖，從而提取血管的中軸線。HeTS等人針對虛擬內窺鏡的特點提出了ReliablePath的中心路徑提取算法、WanM等人和BitterI等人，提出了各自距離變換的算法，應用在醫學圖像的拓撲細化中。第三類、模型演化法利用軸點檢測，或者上述兩種方法獲得初始的中軸線，再根據現有模型進行迭代，使其能量達到最優，從而得到最合適的中軸線。K.Krissian等分析了圓柱模型的特點提出了響應的血管分割算法并提取出中心線。此外還有大量相關研究在此類方法上有深入地探討。以上三種方法各有各的特點，形態學的方法能夠得到比較連續的中軸線，但它的結果是基于原始圖像的分割結果，若是分割結果不精準或者存在一些噪點偽影等干擾，容易生成很多不正確的或多余的軸線；距離變換方法受原圖干擾較小且具有一定的旋轉不變性，縮放不變性和平移不變性，獲得的中軸線位置準確性高，但是中軸線大多不連續，需要進行后續的處理，且在三維情況中距離變換的方法相對比二維的情況更復雜；模型法需要一個初始軸線，所以可能引入誤差，且模型的參數及演化的方法都需進一步考量，算法的復雜度高。隨著計算機技術和醫學成像技術日新月異的巨大發展，醫學圖像在對輔助醫生對病人病情診斷和治療的發揮其越來越大的作用。在醫學圖像中存在豐富的信息反映病人的身體情況，然而目前醫生只通過自身的經驗和軟件簡單的顯示來觀察，容易受到圖像自身噪聲或者醫生主觀的判斷的影響，可能產生不準確診斷結果。計算機醫學圖像處理技術，作為在計算機和醫學之間的一個交叉學科，通過對醫學和成像知識和計算機圖像處理兩個方面對醫學圖像進行分析，能夠有效地利用醫學圖像反映的信息，把它以更直觀更全面的方式展現處理，從而達到輔助醫生進行更有效更準確地診斷的目的。由于成像方式的不同，所得到的醫學圖像數據也有各自的特點，目前研究較多的，一種是核磁共振成像MRI，它的數據分辨率高，圖像質量較好，并且根據不同的信號加權可以獲得很多類型的成像，便于醫生和學者進行分析研究；另一種則是計算機斷層掃描成像CT，它的成像速度相比MRI要快很多，而且成本較低，各個組織成分的CT值在CT數據中都有一定的范圍，但是，它也有成像質量一般，容易受到干擾產生偽影等一系列的缺點。針對不同成像方式得到的醫學圖像數據，國內外學者用不同的方法去分析他們，達到的想要的結果。
技術實現思路
為了克服已有三維血管中軸線提方式的準確性較差的不足，本專利技術提供了一種準確性較好的基于管狀特征增強濾波和脊線跟蹤的三維血管中軸線提取方法。本專利技術解決其技術問題所采用的技術方案是：一種基于管狀特征增強濾波和脊線跟蹤的三維血管中軸線提取方法，所述提取方法包括以下步驟：1)血管造影圖像的預處理，過程如下：1.1)最大密度投影處理四維腦部血管造影數據；1.2)多尺度管狀增強濾波；1.3)誤增強部分剔除；2)根據血管方向信息，加上血管中心值是局部最大的特點，采用類似脊線跟蹤的方法來提取三維腦補血管中軸線，過程如下：2.1)確定起始跟蹤位置：在初始化數據后選擇全局最大值做為血管跟蹤的起始位置；2.2)消除非軸點：跟蹤一根血管后，利用三維區域生長的方法，將該血管所處于的局部區域內的非軸點體素進行消除；2.3)繼續跟蹤或者停止跟蹤：在此找到下一全局最大值做為下一根血管的初始跟蹤位置，若全局最大值低于設定的門限值，則表示整個數據已經處理完畢，停止跟蹤。進一步，所述步驟2.1)的過程如下：2.1.1)正方向的跟蹤：根據當前點位置想pos(x0,y0,z0)和當前方向E1(a,b,c)，構建其法平面方程a*(x-x0)+b*(y-y0)+c*(z-z0)＝0，設定一個局部范圍找到當前位置所處的局部平面；2.1.2)判斷是否處于當前平面的局部最大值，若不是，則進行局部最大偏移校正；若是，則根據血管方向E1確定下一跟蹤位置搜索區域；2.1.3)在下一跟蹤位置搜索區域中找到最大值，判斷是否是圖像邊緣或者與當前位置的值相差過大或者方向差異在一定范圍內，若符合要求，該位置是跟蹤的下一位置nextpos則返回2.1.1)步驟繼續跟蹤；若不符合，則換另外以位置繼續判斷；如果所有位置都不符合，停止正方向的跟蹤；2.1.4)逆方向跟蹤：與正方向相似，只把跟蹤的軸向旋轉180°。再進一步，所述提取方法還包括以下步驟：3)血管中軸的分叉和連結處理：整個血管連結操作按中軸線的首部、尾部分為以下兩端點的兩種操作；對于普通連結情況：3.1)首部連結尾部的情況，2個連接點構成新的血管，將2個中軸線合并；3.2)首部連結首部的情況，2個連接點構成新的血管，將2個中軸線合并，且將被連結的中軸線的所有軸點方向進行反置；3.3)尾部連結首部，2個連接點構成新的血管，將2個中軸線合并；3.4)尾部連結尾部，2個連接點構成新的血管，將2個中軸線合并，且將被連結的中軸線的所有軸點方向進行反置；對于分叉處理情況：需補齊相的軸點；當我們找到2個端點的對應關系時，獲得當前位置的一個方向，根據方向進行逐步跟蹤來補全中軸線。一直遍歷之前得到的初始中軸線，直到不會產生新的軸線的連結操作，完成全局血管中軸提取。更進一步，所述步驟1.1)中，從一個時間序列中獲得的不同時刻的造影數據，由于動脈血流在造影劑的作用下能夠在成像中反應出高值的特性，利用最大密度投MIP進行時間維度的合并，同時分析各個時間點每個體素的值的變化率，剔除由于成像時造成的偽影的造影數據，從而獲得完整的一個血管造影數據。所述步驟1.2)中，針對不同半徑大小的血管，利用尺度空間理論，不同半徑的血管在符合它尺度下的濾波能夠取得相應的最大響應值，通過不同尺度的高斯濾波，構造多尺度的管狀增強濾波。所述步驟1.3)中，通過對每一切層的梯度幅值圖像，進行最大類間分割得到梯度幅值的門限值，并且根據原數據建議的窗寬窗位值設定原數據的一個門限值，將獲得的目標區域進行剔除，目標區域即誤增強的區域，再最終結果歸一化并與原數據點乘，得到待提取中軸的數據。本專利技術針對人腦進行計算機斷層掃描得到的血管造影CT，提取血管中軸線并跟蹤血管走向，從而分析整個腦部血管樹，便于后續的腦部血管三維重建，血流分析等提供可靠且有效的信息。此外，血管的中軸線能夠對血管進一步進行精確分割或者不同模態圖像的精確配準提供了一定的拓撲先驗，能夠是這方面的工作更加有效的進行。本專利技術的有益效果主要表現在：準確性較好。附圖說明圖1是在時間序列上同一位置的橫斷面本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于管狀特征增強濾波和脊線跟蹤的三維血管中軸線提取方法，其特征在于：所述提取方法包括以下步驟：1)血管造影圖像的預處理，過程如下：1.1)最大密度投影處理四維腦部血管造影數據；1.2)多尺度管狀增強濾波；1.3)誤增強部分剔除；2)根據血管方向信息，加上血管中心值是局部最大的特點，采用類似脊線跟蹤的方法來提取三維腦補血管中軸線，過程如下：2.1)確定起始跟蹤位置：在初始化數據后選擇全局最大值做為血管跟蹤的起始位置；2.2)消除非軸點：跟蹤一根血管后，利用三維區域生長的方法，將該血管所處于的局部區域內的非軸點體素進行消除；2.3)繼續跟蹤或者停止跟蹤：在此找到下一全局最大值做為下一根血管的初始跟蹤位置，若全局最大值低于設定的門限值，則表示整個數據已經處理完畢，停止跟蹤。

【技術特征摘要】
1.一種基于管狀特征增強濾波和脊線跟蹤的三維血管中軸線提取方法，其特征在于：所述提取方法包括以下步驟：1)血管造影圖像的預處理，過程如下：1.1)最大密度投影處理四維腦部血管造影數據；1.2)多尺度管狀增強濾波；1.3)誤增強部分剔除；2)根據血管方向信息，加上血管中心值是局部最大的特點，采用類似脊線跟蹤的方法來提取三維腦補血管中軸線，過程如下：2.1)確定起始跟蹤位置：在初始化數據后選擇全局最大值做為血管跟蹤的起始位置；2.2)消除非軸點：跟蹤一根血管后，利用三維區域生長的方法，將該血管所處于的局部區域內的非軸點體素進行消除；2.3)繼續跟蹤或者停止跟蹤：在此找到下一全局最大值做為下一根血管的初始跟蹤位置，若全局最大值低于設定的門限值，則表示整個數據已經處理完畢，停止跟蹤。2.如權利要求1所述的基于管狀特征增強濾波和脊線跟蹤的三維血管中軸線提取方法，其特征在于：所述步驟2.1)的過程如下：2.1.1)正方向的跟蹤：根據當前點位置想pos(x0,y0,z0)和當前方向E1(a,b,c)，構建其法平面方程a*(x-x0)+b*(y-y0)+c*(z-z0)＝0，設定一個局部范圍找到當前位置所處的局部平面；2.1.2)判斷是否處于當前平面的局部最大值，若不是，則進行局部最大偏移校正；若是，則根據血管方向E1確定下一跟蹤位置搜索區域；2.1.3)在下一跟蹤位置搜索區域中找到最大值，判斷是否是圖像邊緣或者與當前位置的值相差過大或者方向差異在一定范圍內，若符合要求，該位置是跟蹤的下一位置nextpos則返回2.1.1)步驟繼續跟蹤；若不符合，則換另外以位置繼續判斷；如果所有位置都不符合，停止正方向的跟蹤；2.1.4)逆方向跟蹤：與正方向相似，只把跟蹤的軸向旋轉180°。3.如權利要求1或2所述的基于管狀特征增強濾波和脊線跟蹤的三維血管中軸線提取方法，其特征在于：所述提取方法還包括以下步驟：3)血管中軸的分...

【專利技術屬性】
技術研發人員：汪曉妍，祝騁路，楊延紅，黃曉潔，劉琪琪，何露露，陳勝勇，
申請(專利權)人：浙江工業大學，
類型：發明
國別省市：浙江,33