基于3D/2D配准的导丝3D模拟跟踪方法及装置
技术领域
本发明涉及医学图像处理的技术领域，尤其涉及一种基于3D/2D配准的导丝3D模拟跟踪方法，以及基于3D/2D配准的导丝3D模拟跟踪装置。
背景技术
导丝是血管介入手术中最常用的手术器械，用于建立经皮到目标血管的入路。造影剂的注入、血管支架的放置和闭塞管腔的疏通均依赖在X射线图像引导下导丝的侵入操作。
在导丝插入期间，通常使用术中X射线荧光透视图像进行引导。在这种图像中，导丝可见，但血管是不可见的。因此，通常需要在引导过程中使用造影剂使血管显影，引导导丝的插入过程。然而，二维的血管图像存在交叉等情况，医生通常难以判断实际的血管形状和位置。因此，将3D血管模型叠加到二维的图像上帮助医生引导导丝的插入十分重要。
CTA又叫做非创伤性血管成像技术，是在增强CT扫描以后进行的重建方法，简单讲就是在扫描时向血管内注入一定的造影剂使血管腔充盈并采集其数据，然后经过计算机重建处理，将非兴趣区的内容删除，仅保留血管的影像并进行整体和多角度的重建，使血管整体外观充分展现，同时也利于病变血管的显示。这个类似于数字减影检查(但CTA可以提供3维图像信息)。
导丝尖端材料可吸收X射线，直径为0.36mm，医生需要在造影图像上识别细小曲线形状的导丝尖端，并根据造影图像显示的血管信息，经验地估计导丝在血管中的位置。这种传统的引导方式制约了介入操作的准确性，自动的导丝识别及导丝3D位置的估计有助于医生进行导丝介入操作。
发明内容
为克服现有技术的缺陷，本发明要解决的技术问题是提供了一种基于 3D/2D配准的导丝3D模拟跟踪方法，其能够准确快速分割X射线图像中的导丝，实现序列图像导丝的实时提取，将2D导丝映射到3D空间实现导丝的3D 跟踪模拟，帮助医生识别导丝及估计导丝3D位置。
本发明的技术方案是：这种基于3D/2D配准的导丝3D模拟跟踪方法，其包括以下步骤：
(1)分别从CTA图像和DSA图像中提取3D血管结构、2D血管结构；
(2)构建3D和2D血管的图模型；
(3)通过基于血管拓扑的3D/2D配准方法进行配准，得到3D和2D 血管的空间位置对齐关系；
(4)在配准结果的基础上，通过优化配准对应的最佳匹配，得到稠密的3D和2D血管中心线的最大匹配；
(5)利用稠密匹配关系构建2D-3D空间映射关系；
(6)针对DSA图像，以U-Net网络架构为基础，针对导丝结构特性引入Dense Block嵌入和连通性监督，并在大量标注的导丝分割金标准数据集上训练；
(7)通过训练后的网络，分割X射线图像中的导丝，实现序列图像导丝的实时提取；
(8)结合2D-3D空间映射关系和2D图像中导丝的实时提取，将2D 导丝映射到3D空间，从而实现导丝的3D跟踪模拟。
本发明在X射线图像导丝结构提取中，以U-Net网络架构为基础，针对导丝结构特性引入Dense Block嵌入和连通性监督，并在大量标注的导丝分割金标准数据集上训练，经过训练后的网络能够准确快速分割X射线图像中的导丝，实现序列图像导丝的实时提取；结合2D-3D空间映射关系和2D图像中导丝的实时跟踪，将2D导丝映射到3D空间，从而实现导丝的3D跟踪模拟，帮助医生识别导丝及估计导丝3D位置。
还提供了基于3D/2D配准的导丝3D模拟跟踪装置，其包括：
提取模块，其分别从CTA图像和DSA图像中提取3D血管结构、2D血管结构；
构建模块，其构建3D和2D血管的图模型；
配准模块，其通过基于血管拓扑的3D/2D配准方法进行配准，得到 3D和2D血管的空间位置对齐关系；
匹配模块，其在配准结果的基础上，通过优化配准对应的最佳匹配，得到稠密的3D和2D血管中心线的最大匹配；
映射关系构建模块，其利用稠密匹配关系构建2D-3D空间映射关系；
训练模块，其针对DSA图像，以U-Net网络架构为基础，针对导丝结构特性引入Dense Block嵌入和连通性监督，并在大量标注的导丝分割金标准数据集上训练；
分割模块，其通过训练后的网络，分割X射线图像中的导丝，实现序列图像导丝的实时提取；
映射模块，其结合2D-3D空间映射关系和2D图像中导丝的实时提取，将2D导丝映射到3D空间，从而实现导丝的3D跟踪模拟。
附图说明
图1示出了根据本发明的基于3D/2D配准的导丝3D模拟跟踪方法的流程图。
图2示出了3D和2D血管最佳匹配和最大匹配示意图。
图3示出了血管分支长度不一致时稠密匹配示意图，(a)理想匹配结果，(b)DTW匹配结果。
具体实施方式
如图1所示，这种基于3D/2D配准的导丝3D模拟跟踪方法，其包括以下步骤：
(1)分别从CTA图像和DSA图像中提取3D血管结构、2D血管结构；
(2)构建3D和2D血管的图模型；
(3)通过基于血管拓扑的3D/2D配准方法进行配准，得到3D和2D 血管的空间位置对齐关系；
(4)在配准结果的基础上，通过优化配准对应的最佳匹配，得到稠密的3D和2D血管中心线的最大匹配；
(5)利用稠密匹配关系构建2D-3D空间映射关系；
(6)针对DSA图像，以U-Net网络架构为基础，针对导丝结构特性引入Dense Block嵌入和连通性监督，并在大量标注的导丝分割金标准数据集上训练；
(7)通过训练后的网络，分割X射线图像中的导丝，实现序列图像导丝的实时提取；
(8)结合2D-3D空间映射关系和2D图像中导丝的实时提取，将2D 导丝映射到3D空间，从而实现导丝的3D跟踪模拟。
本发明在X射线图像导丝结构提取中，以U-Net网络架构为基础，针对导丝结构特性引入Dense Block嵌入和连通性监督，并在大量标注的导丝分割金标准数据集上训练，经过训练后的网络能够准确快速分割X射线图像中的导丝，实现序列图像导丝的实时提取；结合2D-3D空间映射关系和2D图像中导丝的实时跟踪，将2D导丝映射到3D空间，从而实现导丝的3D跟踪模拟，帮助医生识别导丝及估计导丝3D位置。
2D-3D空间映射需建立X射线图像平面与CTA图像空间的对应关系，对于双平面C型臂探测器，可同时获得两个视角的造影图像。可采用基于多视角成像几何原理的方法对导丝进行3D重建，从而实现其3D跟踪。而临床中大仍部分使用单C型臂探测器，因而无法采用3D重建的方式获得导丝的跟踪。因此，针对单角度X射线图像，需引入其他先验知识来获得2D-3D空间映射。
优选地，该方法用于单C型臂探测器，3D和2D血管的对应关系作为先验知识用于估计2D-3D空间映射；给定导丝识别信息，采用最近距离投影方式建立导丝到2D血管中心线的映射；基于3D和2D血管中心线的稠密匹配关系，建立导丝结构与3D中心线的对应关系。临床中医生主要关心导丝在血管内的相对位置，通过捕捉X射线序列图像中导丝的移动，可实时的将导丝映射到3D血管中心线上，实现导丝尖端的3D模拟跟踪。因此导丝的3D 跟踪关键在于精确的3D和2D血管中心线匹配。
由于3D-2D的刚性变换可基于稠密的3D和2D血管对应关系计算得到，因此可认为最佳的刚性配准结果T与最佳的血管匹配πε相关。对于3D血管图
图2展示了3D和2D血管最佳匹配和最大匹配的区别，左图为最佳匹配，右图为最大匹配，对应的血管边用相同颜色标注，对应的血管顶点用虚线相连。最佳匹配满足了基于匹配可计算得到最佳配准结果的条件，因此在 GTSR、HTSR和MCTSR方法中求得的搜索树的最佳节点
优选地，所述步骤(4)的血管中心线的最大匹配中，以3D血管图
表1
优选地，所述步骤(4)中，血管的稠密匹配在最大匹配
对于血管分支的曲线匹配，在血管树的主干入口和末端通常存在血管长度不一现象。如图2中所示对应的3D血管边2-6与2D血管边b-e-g。图3 展示了两种匹配结果，(a)是金标准匹配，(b)是使用完整血管段曲线信息进行匹配的结果。在长度不一致的情况下，较长血管段多余的部分会干扰匹配结果，使得整体匹配精度降低。为解决该问题，所述步骤(4)中边-边的曲线匹配，采用以动态时间规划方法DTW为基础的曲线匹配优化方法。
表2
曲线匹配优化方法伪代码如表2所示。对于两条曲线P＝{p1,p2,…,pM} 和Q＝{q1,q2,…,qN}，假设曲线长度len(P)<len(Q)，使用DTW方法计算得到连续点集的匹配
本领域普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，包括上述实施例方法的各步骤，而所述的存储介质可以是：ROM/RAM、磁碟、光盘、存储卡等。因此，与本发明的方法相对应的，本发明还同时包括基于3D/2D配准的导丝3D模拟跟踪装置，该装置通常以与方法各步骤相对应的功能模块的形式表示。该装置包括：
提取模块，其分别从CTA图像和DSA图像中提取3D血管结构、2D血管结构；
构建模块，其构建3D和2D血管的图模型；
配准模块，其通过基于血管拓扑的3D/2D配准方法进行配准，得到 3D和2D血管的空间位置对齐关系；
匹配模块，其在配准结果的基础上，通过优化配准对应的最佳匹配，得到稠密的3D和2D血管中心线的最大匹配；
映射关系构建模块，其利用稠密匹配关系构建2D-3D空间映射关系；
训练模块，其针对DSA图像，以U-Net网络架构为基础，针对导丝结构特性引入Dense Block嵌入和连通性监督，并在大量标注的导丝分割金标准数据集上训练；
分割模块，其通过训练后的网络，分割X射线图像中的导丝，实现序列图像导丝的实时提取；
映射模块，其结合2D-3D空间映射关系和2D图像中导丝的实时提取，将2D导丝映射到3D空间，从而实现导丝的3D跟踪模拟。
优选地，该装置用于单C型臂探测器，3D和2D血管的对应关系作为先验知识用于估计2D-3D空间映射；给定导丝识别信息，采用最近距离投影方式建立导丝到2D血管中心线的映射；基于3D和2D血管中心线的稠密匹配关系，建立导丝结构与3D中心线的对应关系。
优选地，所述匹配模块的血管中心线的最大匹配中，以3D血管图
优选地，所述匹配模块中，血管的稠密匹配在最大匹配
优选地，所述匹配模块中边-边的曲线匹配，采用以动态时间规划方法 DTW为基础的曲线匹配优化方法，对于两条曲线P＝{p1,p2,…,pM}和Q＝ {q1,q2,…,qN}，假设曲线长度len(P)<len(Q)，使用DTW方法计算得到连续点集的匹配
以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属本发明技术方案的保护范围。
