技术领域
[0001] 本
发明涉及医学领域图像的处理，尤其涉及运用于血管检查过程中的血管造影方法。
背景技术
[0002] 脑
血管疾病是严重危害人类健康的常见病，在不同年龄段的人群均可发病，尤以中老年人群为主，具有发病率、病死率、致残率、复发率、并发症发生率高和疾病负担重等特点。随着全球人口的老龄化和发病年龄的年轻化，该病发生率呈逐年升高趋势，早期诊断对脑血管病变的
预后具有重要意义。脑
血管疾病的发生主要由血管病变所致，而血管影像学可活体观察和诊断血管病变，成为脑血管病诊断的重要依据。近年来血管影像学的新技术和新方法不断涌现，如CT血管造影(CT angiography,CTA)、磁共振血管造影(magnetic resonance angiography,MRA)、三维数字减影血管造影(3D DSA)、容积CT数字减影血管造影(VCT DSA)等，为脑血管疾病的防治奠定了
基础。
[0003] 动脉
插管DSA技术是诊断脑血管病的金标准，但因有创，存在严重的并发症
风险以及病人接受度低等不足，难以作为脑血管病诊断的常规技术。MRA和CTA具有无创和适应症广等特点，其发展日益迅速，可以替代DSA作为脑血管病的常规影像检查。MRA具有无
放射性损害的优点，但其成像时间较长，病人因带有
铁磁物质等禁忌品不能做MRA检查，在
图像空间分辨率和显示血管精细程度上不及DSA与CTA。
[0004] 有些部位的血管与骨骼紧密相贴，现有的血管造影方法容易受到骨结构的影响，不利于对血管成像进行观察，因此，有必要对现有的血管造影方法加以改善，改善造影的速度和
质量，降低误诊率。
发明内容
[0005] 本发明的目的在于提供一种血管造影方法，用于改善血管成像效果。
[0006] 为了实现前述发明目的，本发明提供一种血管造影方法，包括以下步骤：
[0007] 步骤S1、获得增强图像及平扫图像，限定出增强图像的子图和平扫图像的子图；
[0008] 步骤S2、获得平扫图像的子图的骨掩模；
[0009] 步骤S3、对增强图像的子图和平扫图像的子图进行配准，得到平扫图像的子图与增强图像的对应的子图之间的空间变换关系，在增强图像的子图上
定位出骨组织，获得增强图像的子图的骨掩模；
[0010] 步骤S4、将增强图像的子图的骨掩模与增强图像的子图进行结合，获得血管图像。
[0011] 可选的，步骤S2还包括结合平扫图像的子图的骨掩模与平扫图像的子图得到去除骨组织的平扫图像的子图，步骤S3中还包括结合增强图像的子图的骨掩模与增强图像的子图得到去除骨组织的增强图像的子图；去除骨组织的增强图像的子图减去去除骨组织的平扫图像的子图得到减法图像。
[0012] 可选的，步骤S3中的配准方法为基于互信息的刚体配准
算法或基于互信息的仿射配准算法。
[0013] 可选的，步骤S3中的空间变换关系是指同一个器官在增强图像的子图和平扫图像的子图上的空间
位置之间的坐标对应关系。
[0014] 可选的，步骤S2中获得平扫图像的子图的骨掩模通过
阈值分割的方法获得。
[0015] 可选的，步骤S3中在增强图像的子图上定位出骨组织是通过插值和重建在增强图像的子图上定位出骨组织。
[0016] 可选的，增强图像的子图和平扫图像的子图均是根据头颅高度、枕骨大孔位置、颅骨分割确定出相应的头部子图。
[0017] 可选的，增强图像的子图和平扫图像的子图均是根据椎骨定位、颈椎高度确定出颈部子图。
[0018] 可选的，所述步骤S1中增强图像的子图包括增强图像的头部子图、增强图像的颈部子图以及增强图像的胸腔子图，平扫图像的子图包括平扫图像的头部子图、平扫图像的颈部子图以及平扫图像的胸腔子图。
[0019] 可选的，步骤S1中增强图像的子图包括若干个子图，步骤S3还包括：将增强图像的若干个子图的骨掩模进行拼接，从而获得增强图像的骨掩模。
[0020] 可选的，步骤S1中获得增强图像及平扫图像是通过
X射线成像设备扫描获得。
[0021] 本发明充分利用了步骤S2、获得平扫图像的子图的骨掩模；及步骤S3、对增强图像的子图和平扫图像的子图进行配准，得到平扫图像的子图与增强图像的对应的子图之间的空间变换关系，在增强图像的子图上定位出骨组织，获得增强图像的子图的骨掩模，大大改善了血管成像效果，并且保证了成像速度。
附图说明
[0022] 图1示意的是本发明
实施例中血管造影方法的步骤流程。
[0023] 图2a显示的是利用现有的方案获得的基于骨掩模的增强图像。
[0025] 图2c显示的是利用本发明实施例获得的基于骨掩模的增强图像。
[0026] 图2d是图2c另一角度的示意图。
[0027] 图3示意的是获得增强图像的骨掩模的步骤流程。
具体实施方式
[0028] 以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。根据下面说明和
权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比率，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
[0029] 实施例一：请参考图1所示，本发明实施例中血管造影方法具体包括以下步骤：
[0030] 步骤S1、获得增强图像及平扫图像，限定出增强图像的子图和平扫图像的子图。限定出可以解释为通过裁剪等手段获得。增强图像及平扫图像可以通过X射线成像设备，例如CT(Computed Tomography，
电子计算机
断层扫描)设备进行扫描获得，增强图像可以是通过增强CT扫描获得的造影图像。增强CT扫描包括但不局限于经静脉注射含碘对比剂(
造影剂)后再行CT扫描使病变组织与邻近正常组织间的
密度差增加，从而提高病变的显示率。病变组织密度增加称为增强或强化，其机制是病变组织内血管丰富或血流缓慢，血脑屏障破坏，含碘造影剂在病理组织中停滞、积蓄而强化。因此通过增强扫描获得的增强图像可更好地反映病理组织。平扫图像是指被检查对象不做任何准备直接到CT设备上进行检查即CT平扫获得的图像。
[0031] 步骤S1中的子图，包括增强图像的子图和平扫图像的子图，分别可以为一幅或者互相不重叠的针对不同器官部位的若干幅或者相互之间具有重叠部分的若干幅三维图像。子图的划分可以根据解剖结构的特征即被检查对象的器官组织分布区域进行，例如可以划分出头部子图、颈部子图、胸部子图等，因此，增强图像的子图可以包括增强图像的头部子图、增强图像的颈部子图以及增强图像的胸腔子图，平扫图像的子图可以包括平扫图像的头部子图、平扫图像的颈部子图以及平扫图像的胸腔子图。
[0032] 通过限定出增强图像的子图和平扫图像的子图，将大
视野的增强图像和平扫图像进行划分，从而更加准确地反映出被检查对象不同区域的运动特征，增强图像的子图和平扫图像的子图之间可以进行速度非常快的刚性配准(配准的刚体变换)，可以避免平扫图像和增强图像之间的空间变换在全局上进行刚性配准。因为被检查对象不同部位的运动并非完全同步，全局的刚性配准不能准确反映被检查对象不同部位各自的运动特征，进而影响配准的效果以及对血管的识别。
[0033] 子图可以是被检查对象某些区
块范围的三维图像，也可以是被检查对象某些区块范围中的若干或者特定器官组织的三维图像。子图的划分也可以根据临床先验信息，例如预先获知存在疾病的部位进行，例如肝部存在病变，则可以划分出肝部子图。
[0034] 头部子图可以通过头颅高度、枕骨大孔位置等方法进行划分确定，颈部子图可以通过颈椎高度、枕骨大孔、椎骨定位等方法进行划分确定，胸部子图可以通过胸部解剖特征提取例如
肺定位等，或者通过读取颈部以下剩余图像而确定出胸部子图。
[0035] 当然，子图也可以划分成头颈部子图、颈胸部子图等。
[0036] 增强图像的子图和平扫图像的子图可以都是根据头颅高度、枕骨大孔位置、颅骨分割等方法确定出相应的头部子图。
[0037] 增强图像的子图和平扫图像的子图可以都是根据椎骨定位、颈椎高度确定出颈部子图。
[0038] 所述步骤S1中，增强图像的子图和平扫图像的子图都是将颈部以下剩余的图像划分为胸部子图，或者结合肺部定位确定出胸部子图。
[0039] 步骤S2、获得平扫图像的子图的骨掩模。骨掩模是与骨组织对应的
像素的位置标记。步骤S2中获得平扫图像的子图的骨掩模可以通过阈值分割的方法获得，具体而言，在CT平扫图像中，骨结构组织的HU值远高于软组织，在灰度直方图上容易找出骨结构组织对应的像素，通过特定的分割算法，分割算法包括但不限于阈值分割算法，具体而言，将阈值设定为150～200，将小于阈值的像素位置标记为0，大于阈值的像素位置标记为255，从而获得平扫图像的子图的骨掩模(Mask)。
[0040] 分割算法还可以包括：利用骨组织和周围软组织的灰度差异，基于梯度算子进行分割。
[0041] 直接从平扫图像获得骨掩模比直接从增强图像获得骨掩模更加容易，因此，本发明实施例中充分利用平扫图像获取相应的骨掩模。
[0042] 步骤S3、对增强图像的子图和平扫图像的子图进行配准，得到平扫图像的子图与增强图像的对应的子图之间的空间变换关系，在增强图像的子图上定位出骨组织，获得增强图像的子图的骨掩模，也就是将平扫图像的子图的骨掩模根据空间变换关系映射至增强图像的子图的视野中，得到增强图像的子图的骨掩模。平扫图像的子图与增强图像的子图的对应关系可以是根据解剖结构的特征进行对应，例如平扫图像的头部子图与增强图像的头部子图进行对应。
[0043] 本发明巧妙利用平扫图像的子图的骨掩模来获得增强图像的子图的骨掩模，降低了获取难度，大大提升了增强图像的子图的骨掩模的准确性。
[0044] 步骤S3中的配准方法可以根据人体的运动特征选择适应的配准方法或者空间变换模型，例如可以为基于互信息的刚体配准算法或基于互信息的仿射配准算法。
[0045] 步骤S3中的空间变换关系是指同一个器官在增强图像的子图和平扫图像的子图上的空间位置之间的坐标对应关系，如果配准算法采用刚性模型，则坐标对应关系是变换矩阵(transformation matrix)；如果配准算法采用非刚
体模型，则坐标对应关系是形变场。
[0046] 步骤S3中增强图像子图的骨掩模是通过插值和重建在增强图像的子图上定位出骨组织。
[0047] 步骤S4、将增强图像的子图的骨掩模与增强图像的子图进行结合，获得除骨组织之外的其他器官组织，例如血管的图像。步骤S4中的结合是指增强图像的子图的骨掩模与增强图像的子图进行对应，例如进行对齐，然后利用增强图像的子图的骨掩模过滤增强图像的子图中的骨组织，从而在子图中不显示骨组织，进而更加清晰地获得血管图像。
[0048] 所述血管造影方法在步骤S4有关获得血管图像之后还可以包括显示血管图像的步骤。
[0049] 所述血管造影方法的步骤S3还包括：将增强图像的若干个不同的子图的骨掩模进行合并拼接，获得增强图像的骨掩模，从而可以在更大视野上观察增强图像上的不同器官组织。通过增强图像的骨掩模可以将增强图像上骨组织与其他器官组织分离开，例如避免骨组织与血管发生粘连而影响血管在增强图像中的显示效果，大大改善了血管的分辨率，有助于医生进行诊断。
[0050] 请参图3所示，S21、S21、S22可以并行进行，S31、S32、S33可以并行进行，如此可以提升血管造影方法的速度。
[0051] 实施例二
[0052] 本发明的血管造影方法还可以运用于利用数字减影血管造影机完成的脑血管造影(DSA)或者三维数字减影血管造影(3D DSA)，实施例二与实施例一不同之处主要在于：步骤S2还可以包括结合平扫图像的子图的骨掩模与平扫图像的子图得到去除骨组织的平扫图像的子图。
[0053] 步骤S3中还可以包括结合增强图像的子图的骨掩模与增强图像的子图得到去除骨组织的增强图像的子图；去除骨组织的增强图像的子图减去去除骨组织的平扫图像的子图得到减法图像。
[0054] 实施例三
[0055] 本发明的血管造影方法还可以运用于增强MRA，实施例三与实施例一不同之处主要在于：将骨掩模替换成其他需要去除的组织的掩模。
[0056] 本发明上述实施例的血管造影方法可以在例如计算机
软件、
硬件或计算机软件与硬件的组合的计算机可读取介质中加以实施。对于硬件实施而言，本发明中所描述的实施例可在一个或多个专用集成
电路(ASIC)、数字
信号处理器(DSP)、
数字信号处理器件(DAPD)、
可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程
门阵列(FPGA)、处理器、
控制器、
微控制器、
微处理器、用于执行上述功能的其它电子装置或上述装置的选择组合来加以实施。在部分情况下，这类实施例可以通过控制器进行实施。
[0057] 对软件实施而言，本发明中所描述的实施例可通过诸如程序模块(procedures)和函数模块(functions)等独立的
软件模块来加以实施，其中每一个模块执行一个或多个本文中描述的功能和操作。
软件代码可通过在适当编程语言中编写的
应用软件来加以实施，可以储存在内存中，由控制器或处理器执行。
[0058] 虽然本发明已参照当前的具体实施例来描述，但是本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明，在没有脱离本发明精神的情况下还可作出各种等效的变化或替换，因此，只要在本发明的实质精神范围内对上述实施例的变化、变型都将落在本
申请的权利要求书的范围内。
