[发明专利]基于血管腔内影像计算血流储备分数的方法、装置、计算设备以及存储介质

说明书

本发明公开了一种基于血管腔内影像计算血流储备分数的方法、装置、计算设备以及存储介质，包括：获取进行血管腔内影像分的图像序列；对图像序列进行粗细分割以确定血管腔边界；将确定的血管腔边界映射到基于图像序列生成的轴向图；通过分析轴向图中每个血管腔边界点邻域范围内的边界强度值来筛选疑似分叉点序列；将疑似分叉点序列映射到每帧原图像后，确定疑似分叉点序列形成弧线与导管中心点形成的扇形区域，依据图像序列上的扇形区域的相似度确定导管伪影，并删除疑似分叉点中导管伪影对应的分叉点，得到确定的分叉点；依据确定的分叉点确定分叉血管后，结合依据血管腔边界确定的主血管和分叉血管构建血管模型；根据血管模型计算FFR。

技术领域

本发明属于医学图像处理领域，具体涉及一种基于血管腔内影像计算血流储备分数的方法、装置、计算设备以及存储介质。

背景技术

在当今的临床实践中，冠状动脉疾病的诊断大多采用有创成像方式，其中冠状动脉造影是最流行的一种，目前被认为是心导管和血流动力学评估的金标准。然而，冠状动脉造影术产生的光度图只描绘了特定投影角度下管腔的二维投影直径，而没有任何关于管腔或者斑块的几何形态信息。因此，导致最近的冠状动脉造影常常伴随着较新的血管腔内成像技术如血管内超声(Intra Vascular UltraSound,IVUS)和光学相干层析(OpticalCoherence Tomography,OCT)等，它们分别采用超声波和近红外光以生成冠状动脉的横断面图像。OCT图像具有极高的图像对比度以及空间分辨率(10-20微米)，其空间分辨率常常可达到IVUS图像的10倍左右，因此可以清晰地表征动脉粥样硬化斑块形态和支架植入状态，包括支架贴壁性和支架覆盖率等。

通过分析OCT图像和IVUS图像得到的最小管腔直径、最小管腔面积以及狭窄程度等参数对冠状动脉疾病诊断具有重大意义，因此，在OCT图像和IVUS图像分析中，冠状动脉管腔的精准分割是面临的主要挑战之一。

虽然OCT图像和IVUS图像能够有效获取血管狭窄信息，但是IVUS和OCT并不具备测量冠脉血管血流储备分数(Fractional Flow Reserve,FFR)的作用，无法评判冠脉血管是否存在功能性狭窄。如果需要冠脉血管的测量血流储备分数还需要另外通过侵入式压力导丝，同时在静脉内施用腺苷诱导的条件下使冠状动脉处于最大充血状态时进行测量，这不但加大手术的复杂性，还会对患者造成增加的风险和更多的费用。

公开号为CN107977965A的专利申请公开了一种基于CT图像的肠系膜上动脉夹层FFR的无创计算方法，公开号为CN106650029A的专利申请公开了一种基于CFD仿真的分叉血管压力差及FFR的快速计算方法及系统，这两种均是非侵入式测量冠脉血管FFR的方法，但是均不是基于血管腔内影像。

因此，需要一种基于血管腔内影像(IVUS/OCT)的非侵入式测量FFR的方法，降低诊断的风险和费用。

发明内容

基于上述，本发明的目的是提供一种基于血管腔内影像计算血流储备分数的方法、装置、计算设备以及存储介质，基于血管腔内影像进行血管分割后，基于血管分割结果构建血管模型，基于血管模型计算FFR，这样可在不打入血管扩张剂的情况下得到FFR，避免血管扩张剂对病人造成损害。

第一方面，实施例提供了一种基于血管腔内影像计算血流储备分数的方法，包括以下步骤：

获取对目标冠脉血管进行血管腔内影像分析得到的图像序列；

对图像序列进行粗细分割以确定血管腔边界；

将图像序列沿着导管每隔固定角度生成轴向图，并将粗细分割确定的血管腔边界映射到轴向图，以获得多张标记有血管腔边界点的轴向图；

通过分析标记有血管腔边界点的轴向图中每个血管腔边界点邻域范围内的边界强度值来筛选疑似分叉点序列；