基于CAG的血管三维重建与IVUS图像融合角度校正研究

来源 :南方医科大学 | 被引量 : 2次 | 上传用户:wangtantan121212
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近年来,冠状动脉疾病(亦称“冠心病”)的发病率和死亡率在全球均呈现上升的趋势,是影响人类寿命的首要疾病之一。冠心病是指冠状动脉血管发生动脉粥样硬化病变而引起血管腔狭窄或阻塞,造成心肌缺血、缺氧或坏死而导致的心脏病。世界卫生组织将冠心病分为5大类:无症状心肌缺血(隐匿性冠心病)、心绞痛、心肌梗死、缺血性心力衰竭(缺血性心脏病)和猝死型5种临床类型。临床用于诊疗冠心病的主要影像手段有X射线冠状动脉造影术(Coronary Angiography, CAG,简称“冠脉造影术”)和心血管内超声(Intravascular Ultrasound, IVUS,简称“心内超声”)。冠脉造影术是一种有创检查,通过特制定型的心导管经皮从股动脉(或肱动脉)进行穿刺,沿降主动脉逆行至升主动脉根部,然后探寻左或右冠状动脉口插入,注入造影剂,通过观察造影剂在血管内的充盈情况来观测血管的解剖学结构,冠脉造影术可清楚地将整个左或右冠状动脉(简称“冠脉”)的主干及其分支的血管腔显示出来,可以了解血管有无狭窄病灶存在和心脏的供血功能状态,而且隐藏着心脏搏动周期中的血管变形,方便临床医生对病变部位、范围、严重程度等作出明确诊断,决定治疗方案。因此,被称为检测冠心病诊断的“金标准”。IVUS技术一般是根据临床医生在进行选择性CAG检查后,根据实际需要对患者进行的一种有创断层成像技术。在冠脉造影的指引下,经导丝将IVUS导管送至靶病变部位的远端,在匀速马达的牵引下回撤超声探头,借由超声显示屏即可观测到一系列的血管横断面图像。IVUS图像分辨率高,能准确获取管壁厚度、管腔形态及动脉粥样硬化斑块成分等信息。定量分析IVUS序列血管及管腔的各类参数,可以明确在冠脉造影中不确定的狭窄范围,同时观测冠脉粥样硬化的进展与消退状况,是临床医生用于动脉粥样硬化的影像学评估的重要标准之一。目前,药物治疗、冠状动脉搭桥术和介入治疗是治疗冠心病的三大主要手段,而其中尤其以介入治疗发展最为迅速,成为缓解由冠心病所引起心绞痛的重要治疗手段。冠状动脉搭桥术和介入治疗技术离不开冠状动脉造影的辅助,而心血管内超声作为新型的影像检查技术也已经成为了冠心病诊断中重要的技术手段,这两者在医疗诊断、术前计划、术后监控,治疗等医疗环节中扮演着重要的角色。CAG和IVUS两种图像从二维视角出发观察冠脉血管存在种种的局限,冠脉血管医学图像的三维可视化重建已成为目前研究的热点。最早由Wahle提出融合CAG和IVUS这两种图像进行冠脉的三维模型重建,是基于这两种医学图像从不同层面反映了冠脉血管的形态特征。一方面,CAG虽然能显示冠状动脉管腔的二维轮廓,但客观上限制了对病变部位截面的详细分析,无法对病变程度,粥样斑块的性质作出准确判断。另一方面,IVUS图像能够很好地表现动脉血管壁复杂的解剖结构,但缺少了对动脉血管的整体性观察,除此之外,超声导管的物理大小在严重狭窄和血管中可能会导致血管扩张,限制了精确的血管测量。鉴于CAG与IVUS图像功能上的互补性,融合CAG和IVUS图像,对动脉血管三维重建,不仅保留了血管的径向信息,同时为医生提供直观,形象,易于分析的三维血管图像,还能反映动脉血管壁的形态学特征,更好地辅助临床医生对冠心病进行临床评估。目前,应用这两种图像构造冠脉三维模型的方法有很多,主要可以分为四个阶段:①图像采集:指CAG和IVUS图像的采集。②IVUS图像预处理:包括去除噪声和描绘血管边缘轮廓提取两个部分。③CAG血管图像三维重建:应用CAG图像所反映冠脉血管的空间结构信息重建冠脉血管的三维轮廓。④IVUs图像融合CAG三维模型:经过不同算法将IVUS图像融合至三维模型对应的位置上应用CAG构造三维血管模型,Prause等人指出将导管路径近似看作冠状动脉血管中轴线,实际上,导管路径并不一致保持在血管中轴线上,对于一些曲率较小的血管段,这种方法看似易于实现,但是对于一些曲率较大,管壁结构复杂的血管段会直接导致重建的三维血管模型严重失真,此外,该方法也忽略了超声探头在血管内的偏转情况,严重影响了重建结果的真实性和可靠性。一部分文献采用多角度投影冠脉血管,获得不同角度的造影图像,根据成像距离和角度等参数以及在不同角度下的多个标识点(血管分支点,支架等),利用SNAKE模型完成血管模型的重建。可是在实际操作中,多角度投影下,对于混叠严重,伪影较多的图像选取合适可靠的标识点是相当耗时的,要在两幅甚至多幅图像中需找同一标志点亦是十分困难的,对于血管三维模型的重建精度影响很大。除此之外,还需要将导管的路径作空间重建,来辅助对血管中轴线的矫正,增加了计算量。在融合阶段中,根据IVUS图像的采集特点以及声学特性,标准的血管内超声系统显示为单张横断面图像几何而成的视屏序列,文献[12]认为IVUS图像在融合过程中应垂直于血管轮廓表面插入,包括Ma等人在IVUS图像融合至三维血管模型过程中,假定IVUS图像的采集平面正交于血管表面,而直接将IVUS图像放置于血管模型当中。实际上,在临床采集IVUS图像过程中,由于心脏搏动或其他生理、物理因素造成超声机械探头的扰动,使IVUS图像的采集平面并非均垂直于血管表面(与血管长轴呈非垂直位),从而造成IVUS图像的斜面成像现象产生。特别是一些迂回的血管失真情况更为明显。因此,这种假设是不正确的,对于一些斜面成像的IVUS图像,会直接导致IVUS管腔面积大于真实对应的CAG图像横截面管腔面积,若将其以垂直角度插入至三维模型中,会致使IVUS图像溢出三维模型范围,在这样的前提下会导致三维重建的最终结果严重失真。针对上述不足,本文在CAG的基础上,辅助于计算机的定量分析法(Quantitative Coronary Analysis, QCA),仅需要在CAG图像中获得两到三个对应点,即可完成对动脉血管作三维可视化重建。针对IVUS图像的斜面成像,利用IVUS序列图像中相邻帧的信息,比较IVUS图像中管腔中血管的径向差异,计算IVUS图像与血管横截面的偏移角度,同时在判断IVUS帧在冠脉血管中的朝向,对IVUS图像在血管三维模型上作角度校正后,在冠脉三维模型的对应位置融合IVUS图像,使血管模型更为真实地反映冠状动脉血管的实际解剖学结构,为临床诊断提供重要参考信息。因此本文提出的关键技术和主要研究内容包括:第一、应用CAG图像构建冠脉血管三维模型;第二、利用IVUS图像前后帧信息对IVUS插入模型角度进行校正。一、应用CAG图像构建冠脉血管三维模型,主要包括以下几个步骤:①选择两幅投影角度至少为25。,并处于心脏舒张末期的冠状动脉造影图像。②在两幅造影图像上选择两到三个标记点,用于投影校正。③人工选择目标血管,并标示出目标血管的轮廓,确认血管中心线。④确认两幅图像血管中心的对应关系后,重建血管中心线和血管轮廓。较于传统的融合方法,本文的重建过程中不需要对导管路径数据进行分析。实验表明该方法不仅提供了可靠的冠脉血管模型,同时具有实现简单,计算速度快等特点。二、利用IVUS图像前后帧信息对IVUS插入模型角度进行校正,首先,分析CAG和IVUS图像中冠状动脉血管的径向信息差异,计算出IVUS帧在成像过程中超声机械探头的偏移角度。其次,应用Active Demons算法判断IVUS帧在融合三维模型中的朝向。最后,将角度校正后的IVUS图像数据融合至三维骨架模型当中,完成两种数据的融合。实验表明,本文方法能大幅度改善因IVUS角度偏差而导致的IVUS图像在三维模型中的失真情况,使冠状动脉三维重建结果更满足临床应用的需要。本文以广东省南方医科大学珠江医院冠心病患者真实临床数据作为实验依据,采用本文算法实现冠状动脉三维血管重建和IVUS融合三维血管模型角度校正。以临床专家手动分割结果作为实验结果准确性的依据,对本文方法进行定量分析。并通过模拟实验弥补实验数据的不足,对校正结果进行定性分析。相较于目前方法,实验结果表明重建结果的精度有了很大提高,同时证明了本文方法的准确性和真实性。
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