一种用于冠脉造影三维重建的匹配方法

摘要

一种用于冠脉造影三维重建的匹配方法，属于数字图像处理与医学成像的交叉领域，目的是满足临床医学上心血管疾病的辅助检测以及手术导航的特殊要求。本发明包括模型指导造影图血管段匹配以及造影图血管点匹配两个步骤。本发明使用多尺度的血管树模型，更好地指导血管匹配，同时可以很好的解决个体差异性的问题，通过迭代匹配及搜索势能最大下降方法，提高了血管段和血管点的匹配精度。本发明可以得到很好的血管造影匹配结果，解决了由多视角血管造影图进行可靠的自动三维重建难题。

主权项

一种用于冠脉造影三维重建中的匹配方法，包括血管段的匹配和血管点的匹配，具体步骤如下：(一)、造影图血管段的匹配，主要包括：(1)提取基础数据：从两幅不同视角的X射线血管造影图即左右造影图中，分别提取血管中轴图像，从而获得各自的血管树即血管拓扑结构，及血管的半径信息；(2)预匹配：通过血管半径信息识别并匹配左右造影图中左冠脉或右冠脉的两个主要分支，确定所述两个主要分支各自的主子树，从而确定所述主子树在左右造影图中的对应关系；(3)对所述主子树进行迭代识别和匹配，具体包括以下两个步骤：A.模型指导下的部分匹配步骤，即按X射线造影方式从不同角度对血管树静态模型进行投影，通过投影图与造影图之间的匹配对左右两幅造影图中部分血管段进行分别命名标记，从而实现左右造影图中部分血管段的匹配；B.主子树其余部分的匹配步骤，根据拓扑结构的约束和最小化反投影误差对它们进行迭代匹配，具体匹配过程如下：设左右两幅造影图中血管拓扑结构分别表示为left_T和right_T，对于所述两幅造影图中主子树上还没有命名标记的所述其余部分血管段，存在三种对应情况：第一种情况，left_T中未命名血管段UnName1在right_T中没有对应血管段，则对UnName1不予处理；第二种情况，left_T中未命名血管段UnName1在right_T中恰好有一个对应血管段UnName2，则令UnName1和UnName2为匹配血管，若UnName1和UnName2不止是一段血管，下面还有分支，则通过搜索left_T与right_T中UnName1和UnName2以及它们的分支之间的所有对应关系，利用最小化反投影误差得到最优匹配方式；第三种情况，left_T中未命名血管段UnName1在right_T中有两个以上对应的血管段，那么未命名血管段UnName1有可能与其中任何一个血管段匹配，因此需分别计算所有可能情况下的代价函数g，取其中代价函数最小的为匹配血管段，代价函数g通过下式计算：g＝Err_pro(I1_1)+Err_pro(I1_2)+Err_pro(UnName1，UnName2)其中，UnName2为所述两个以上对应的血管段中任一个血管段，I1_1和I1_2表示left_T或right_T中标记为I1_1和I1_2的两个首尾相连的血管段，在left_T中，I1_1和I1_2被UnName1所分，在right_T中，I1_1和I1_2被UnName2所分，Err_pro(I1_1)和Err_pro(I1_2)表示分别将左右造影图中标记为I1_1和I1_2的血管段进行重建的反投影误差，Err_pro(UnName1，UnName2)表示将UnName1和UnName2进行重建的反投影误差；(二)、造影图血管点的匹配，即对匹配好的血管段中的各血管点进行匹配，包括以下步骤：(1)首先通过外极线约束得到一系列初始的血管匹配点对(P′i，Q′i)(i＝1，2，...，m，m为血管匹配点对的个数)；(2)由于匹配点在血管段上的空间位置需相对应，基于此顺序约束，调整初始匹配点对，得到调整后的血管匹配点对(Pi，Qi)；(3)找到调整后的血管匹配点对(Pi，Qi)中势能梯度最大的点对，在保持所述顺序约束条件下，沿着血管以像素为单位向势能降低最大的方向调整此匹配点对的位置；其中，匹配点对(Pi，Qi)的势能即为对这两个点进行三维重建后的反投影误差Err(Pi，Qi)，而匹配点对(Pi，Qi)的势能梯度定义为：Grad(Pi，Qi)＝max((Err(Pi，Qi)‑Err(Pi，Qi_pre))，(Err(Pi，Qi)‑Err(Pi，Qi_next))，              (Err(Pi，Qi)‑Err(Pi_pre，Qi))，(Err(Pi，Qi)‑Err(Pi_next，Qi)))上式中，Pi_pre，Pi_next，Qi_pre和Qi_next分别为点Pi和Qi的邻域的前点与后点，且它们均在血管段上；(4)重复上述步骤(3)，直到所有匹配点对都达到一个最低势能状态；其中，所述的模型指导下的部分匹配步骤具体过程为：搜索左右造影图的两个主子树与模型投影图的相对应的主子树之间所有对应关系，对每种对应关系，计算左右造影图主子树之间的匹配代价f1，以及模型投影图主子树与造影图主子树之间的匹配代价f2，利用最小化匹配代价原则找到最佳投影角度与最优匹配方式，即在造影图的血管树上找到与模型投影图拓扑结构最相似的主子树，进而对造影图中部分血管段进行标记，实现部分匹配。