基于GPU并行运算的X射线造影图像仿真方法

摘要

本发明提出了一种基于GPU并行运算的X射线造影图像仿真方法，能够提高仿真结果的真实度及仿真算法的时间效率。主要包括1、构建旋转造影成像模型；2、利用区域增长的方法对CT影像的冠脉进行分割，通过冠脉CT值的权重优化，模拟冠脉增强的三维影像；3、根据旋转造影成像系统的参数设定，建立透视投影模型，计算三维影像空间到二维成像空间的映射关系；4、构建能量衰减模型，计算透射X射线的能量分布；5、以三维模拟影像的体素坐标对GPU的纹理数据初始化，利用透视投影模型和能量衰减模型并行计算仿真造影图像。

主权项

基于GPU并行运算的X射线造影图像仿真方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步：旋转造影成像模型的构建：根据临床C型臂旋转造影成像系统的参数信息，包括C型臂旋转角度、成像系统各部位之间的距离，构建旋转造影成像模型；第二步：三维影像中冠状动脉的分割：通过选取血管种子点，利用区域增长算法对CT影像中的冠状动脉进行半自动分割；第三步：基于权重优化的冠状动脉增强影像的模拟：根据冠脉结构在三维影像中的空间分布信息，对相应的CT值进行权重优化，增强三维影像中冠状动脉脉络结构；第四步：透视投影模型的构建：根据摄像机成像原理，利用旋转成像系统的参数信息，构建内参和外参矩阵，实现三维影像空间到二维成像空间的映射；第五步：基于欧式距离的权重因子设定：利用第四步获取的三维影像的投影坐标信息，计算每个投影坐标点和其最近四个像素坐标之间的欧氏距离，构建归一化比例因子，作为不同体素对成像平面像素灰度信息的权值；第六步：能量透射衰减模型的构建：根据X射线在三维影像中透射路径信息，构建指数型能量衰减积分模型，计算透射X射线的能量分布；第七步：GPU纹理参数的初始化：将三维影像的每层体素坐标设置为GPU加速的相关纹理参数，作为后续算法并行处理的原始数据；第八步：基于GPU加速的X射线造影成像：利用第七步所设定的纹理参数，采用第四步、第五步和第六步所述的X射线造影成像模型，并行计算三维影像在投影平面的灰度信息分布，实现最终冠脉增强的造影仿真影像。