[发明专利]一种冠脉三维重建中的钙化斑块去除方法

摘要

本发明公开了一种冠脉三维重建中的钙化斑块去除方法，本发明的具体步骤分为六步在步骤S1中，开始，在步骤S2中，读取患者平扫CT和增强CT影像数据；在步骤S3中，针对平扫影像数据进行钙化斑块识别；在步骤S4中，在增强CT影像上进行冠脉分割和重建三维冠脉模型；在步骤S5中，对钙化斑块和冠脉网格的两个三维空间进行校准，放在同一个坐标系中；最后得到的网格即为去除钙化斑块的冠脉血流三维图像模型；进入步骤S6，结束。本发明通过对比平扫CT和增强CT，从而在增强CT的冠脉三维模型中去除平扫识别的钙化斑块，获得精确的冠脉三维血液形态模型；为临床的狭窄评估和流体力学的血液动力分析提供支持。

主权项

一种冠脉三维重建中的钙化斑块去除方法，其特征在于：具体步骤为：在步骤S1中，开始，进入步骤S2；在步骤S2中，读取患者平扫CT和增强CT影像数据；在具体CT扫描时同时完成两种扫描或者分时段进行；分时段，要求两种扫描的体位和扫描角度是一致的；然后分别在影像数据上选择A、B、C三个校准点；校准点用来校准两个不同的影像数据到同一坐标空间中；校准点选择左冠入口、右冠入口和左冠第一个分叉点或其他分叉点；所述校准点也可以选择其他点，能够形成三角形，独立标志一个三维坐标系即可；记录下校准点的坐标，对平扫CT和增强CT的三个校准点分别记为A1、B1、C1和A2、B2、C2；用于步骤S5中坐标转换；然后进入步骤S3和S4；在步骤S3中，针对平扫影像数据进行钙化斑块识别；在平扫下，钙化斑块的灰度值大于130HU，与骨骼灰度值一样，而周围的组织的灰度值都小于130HU，灰度值与高亮度钙化斑块有明显区别，进而发现和识别钙化斑块，生成钙化斑块的空间像素点集合；然后进入步骤S5；钙化斑块识别出来的要点为：(1)、坐标系中限定心脏区间，排除骨骼的干扰；(2)、寻找区间内所有CT值，按灰度值转换，大于130HU的像素点；(3)、按是否相邻对这些像素点进行分块；(4)、分块面积大于3个像素点的斑块标志为一个钙化斑块；在三维坐标系中，四个像素点的钙化斑块分别标注为D1、D2、D3、D4；针对个体差异，钙化斑块的CT阈值需要在80‑140HU之间进行一些调整，未成年人的阈值低一些；冠心病患者，年龄50岁以上的，130HU是合理的阈值；完成所有钙化斑块识别后进入步骤S5；在步骤S4中，在增强CT影像上进行冠脉分割和重建三维冠脉模型；冠脉分割采用生长算法实现；然后对生长完成的图像进行网格化处理，生长完成的图像指冠脉模型；然后进入步骤S5；在步骤S5中，对钙化斑块和冠脉网格的两个三维空间进行校准，放在同一个坐标系中；把钙化斑块放到冠脉网格坐标系中的方法如下：(1)、按步骤S2，得到钙化斑块的校准点A1、B1、C1；冠脉网格的校准点A2、B2、C2；(2)、钙化斑块坐标系平移，使得A1的坐标转化成A2即A1＝A2；(3)、钙化斑块坐标系旋转，使得向量A1B1与A2B2重合；(4)、钙化斑块坐标系旋转，围绕A2B2，使得向量A1C1与A2C2重合；至此，把钙化斑块中像素的坐标都转化到了冠脉网格的坐标系中；然后遍历钙化斑块中的像素，如果该像素在冠脉的某网格中，去除该网格；最后得到的网格即为去除钙化斑块的冠脉血流三维图像模型；进入步骤S6，结束。