基于参数形变模型能量优化的血管重建方法

摘要

本发明提出了一种基于参数形变模型能量优化的血管重建方法，为血管疾病的针对治疗提供了一种便利的工具。第一步：构建参数形变模型：第二步：广义梯度矢量流(GGVF)空间反投影合成：将两幅造影图像中的GGVF能量场矢量按照自适应的权重系数在三维空间中进行反投影合成，并将合成后的矢量作为参数形变模型的外力场；第三步：参数形变曲线迭代逼近：形变曲线在GGVF合成模型外力和自身弹性弯曲内力的作用下不断迭代逼近真实的血管中心线，并在距离势能最小的约束条件下，得到能量最小的结果；第四步：引入一个运动估计矩阵来表示两幅造影图像中的血管因为呼吸运动和心脏跳动引起的相对位移；第五步：重建结果的优化。

主权项

基于参数形变模型能量优化的血管重建方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步：构建参数形变模型：根据两幅造影图像系统信息，包括左右方向旋转角度、头足方向旋转角度、径向平移，计算得到两幅造影图像之间的旋转平移相对矩阵；第二步：广义梯度矢量流(GGVF)空间反投影合成：将两幅造影图像中的GGVF能量场矢量按照自适应的权重系数在三维空间中进行反投影合成，并将合成后的矢量作为参数形变模型的外力场；第三步：参数形变曲线迭代逼近：形变曲线在GGVF合成模型外力和自身弹性弯曲内力的作用下不断迭代逼近真实的血管中心线，并在距离势能最小的约束条件下，得到能量最小的结果；第四步：考虑到单平面造影成像系统所获取的两幅造影图像中的血管因呼吸运动和心脏跳动而存在相对位移，引入一个运动估计矩阵来表示两幅造影图像中的血管因为呼吸运动和心脏跳动引起的相对位移；第五步：重建结果的优化：将重建的血管初始结果与原始血管最优匹配后，采用稀疏束调整优化方法计算得到运动矩阵和最终三维血管。