旋轉(zhuǎn)心血管造影系統(tǒng)模擬.pdf

1、旋轉(zhuǎn)冠狀動脈造影是近年來問世的心臟成像技術(shù)，它能在幾個心動周期內(nèi)采集幾十乃至上百幅不同角度的血管造影圖像，由于它能夠為冠心病診斷提供更多的臨床信息而備受醫(yī)生青睞。針對這一造影序列的醫(yī)學(xué)圖像研究也被提上議事日程，三維血管重建算法就是其中熱點之一。但因為該重建問題涉及復(fù)雜的心臟運動，使得目前亟需一種直觀的量化手段來促進算法的研究和評估。為此，本文將建立一個X射線旋轉(zhuǎn)冠狀動脈造影的模擬系統(tǒng)，利用真實數(shù)據(jù)重建心臟動態(tài)模型，并將其用于旋轉(zhuǎn)冠狀動脈

2、造影的模擬。因此，本文的研究內(nèi)容主要分為三部分：心臟靜態(tài)模型重建，冠狀動脈運動建模和X射線旋轉(zhuǎn)造影系統(tǒng)模擬。 心臟多層CT(MSCT)利用心電信號門控技術(shù)，能夠提供一個心動周期內(nèi)具有較高時空分辨率的體數(shù)據(jù)序列，它們既可以顯示心臟的解剖結(jié)構(gòu)，更能夠反映心臟的運動狀況，這為心臟動態(tài)建模創(chuàng)造了條件。因此，本文利用心臟MSCT數(shù)據(jù)序列，實現(xiàn)了一套完整的從圖像序列到動態(tài)模型的冠狀動脈運動建模方法。 首先，分別考慮MSCT數(shù)據(jù)冠狀動

3、脈和心腔分割，重建病人特異性心臟靜態(tài)模型。根據(jù)MSCT數(shù)據(jù)特點，我們提出一種冠狀動脈中軸跟蹤算法。從人工給定的種子點出發(fā)，將中軸點沿血管走向逐一被跟蹤提取出來。算法借助局部血管模型，利用幾何矩迭代逼近血管重心并估計血管局部半徑，使用多尺度Hessian矩陣特征值分析估計血管局部走向。為了提高中軸提取算法的自動化程度，我們設(shè)計了一套完整的中軸跟蹤流程，采用包括多尺度血管結(jié)構(gòu)濾波算子、跟蹤步長自動設(shè)定、跟蹤終止檢測、分叉點檢測以及中軸線自動

4、連接等多項技術(shù)。接下來，利用提取的中軸線和血管局部半徑，在沿中軸線的一系列小體積中采用三維分水嶺算法分割出血管區(qū)域。對于心腔的分割，由于缺乏先驗形狀約束，其分割主要依賴于交互式分割平臺，采用手工或半自動方法分割四個心腔及主動脈。這樣就完成了心臟靜態(tài)模型的重建。 接下來，利用從MSCT序列各時刻數(shù)據(jù)中提取的冠狀動脈血管，重建冠狀動脈樹運動模型。為配準每兩個相鄰時刻的血管中軸，我們提出一種基于特征點約束的中軸匹配算法，對冠狀動脈運動

5、參數(shù)進行估計。由于冠狀動脈在運動過程中極少改變其拓撲結(jié)構(gòu)，所以血管開口及分叉等重要特征點應(yīng)該在配準過程中保證匹配關(guān)系。因此，算法引入這些特征點約束，以保證配準結(jié)果的準確性和合理性。利用確定性退火法優(yōu)化配準能量函數(shù)，估計匹配點集之間的匹配度矩陣以及運動變換參數(shù)。實驗結(jié)果表明該算法能夠保證較高的中軸匹配精度。接著，利用配準算法估計的血管運動參數(shù)，對運動軌跡進行插值，獲得兩個相鄰時刻間的血管中間狀態(tài)，重建冠狀動脈運動模型。文中給出了四個不同病

6、人的冠狀動脈運動模型，通過與已有冠狀動脈運動分析結(jié)果的比較，這些動態(tài)模型能夠反映心跳運動的共有特征，逼真地重現(xiàn)冠狀動脈的運動。 最后，根據(jù)真實旋轉(zhuǎn)造影系統(tǒng)的成像幾何結(jié)構(gòu)，建立虛擬成像環(huán)境。利用距離驅(qū)動的投影算法計算錐形束投影圖像，并借助基于GPU的通用計算技術(shù)，將距離驅(qū)動的投影算法改進為GPU加速算法，在加快計算速度的同時保證了浮點計算精度。為了增強冠狀動脈造影模擬的真實感，我們又采用MSCT原始數(shù)據(jù)模擬造影圖像的背景，采用血管