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基于增强血管的造影血管图像处理

2019-07-03余凌馨

现代商贸工业 2019年17期
关键词:冠状动脉

余凌馨

摘 要:随着生活水平的提高,我国冠状动脉疾病的发病率逐年升高,以冠状动脉造影为诊断工具而广泛存在于医院中。由于血管造影图像常常是对比度比较低,携带大量的运动伪影,受到其他组织干扰,因此,冠状动脉疾病的诊断常常受到一些限制。为了提高血管造影图像的质量,提出了一种基于Hessian矩阵的多尺度血管增强方法。为了显示方法的效果,从视觉效果和定量化指标两方面进行方法评估,经过实验测试,经过本文的方法,图像对比度大大提高了,血管的主要分支得到很强的增强,细血管结构也得到明显的增强。

关键词:冠状动脉;血管增强;造影血管图像;Hessian矩阵;多尺度血管

中图分类号:TB     文献标识码:A      doi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.17.103

1 引言

冠状动脉疾病(Coronary artery disease,CAD)是最常见的动脉粥样硬化疾病。该疾病常发生在老年人群中,严重危害人类的健康,所以早在上世纪时,WHO就宣布CAD是最严重疾病之一。随着人们生活水平的提高,CAD呈现多发趋势,2015年国家心血管中心指出,我们城乡冠心病的发病率和死亡率呈现上升趋势,冠心病死亡率和中青年冠心病发病率呈现快速上升趋势,冠心病患者的住院次数占所有心脑血管疾病患者住院人次的35.82%,所以CAD在我国的治疗是迫在眉睫的。

目前,在医疗冠心病的检查主要依据于心电图和冠状动脉影像。病人的心电图一般很难诊断出冠心病的症状,所以临床上一般不将心电图作为CAD早期的筛查工具。基于冠状动脉影像由于能直观的显示出血管的形态,以及变化的造影血管运动情况而广泛应用在医院中。冠状动脉目前最常见的是冠状动脉造影(Coronary Angiography,CAG),该成像技术主要通过X光射线照射在人体注射的造影剂而显示出血管的形态。由于X光射线穿透力强,而广泛应用在医学组织成像中。

对于这种疾病,X射线成像的冠狀动脉造影血管被认为是临床决策的黄金标准,医生再最后作决策时,都需要该造影血管图像最为治疗指导,因为医生从X射线成像的血管造影图形,可以提取诸如血管直径、血流量、病人的呼吸状态、血管的舒张程度等有价值的信息用于血管疾病的诊断。然而,临床上的造影血管图像往往对比度低,大量的背景结构干扰等缺点,造成的了冠状动脉智能诊断的发展。

本文旨在从X射线成像的造影血管图像中将血管结构进行增强,突出血管结构,为后期的造影血管诊断提供有一些有价值的预处理。

2 血管增强原理

如图1所示,血管图像整体呈现类似树的结构,其结构主要由一些弯曲的线段组成,且具有很强的连续性。Hessian矩阵是一个由多元函数的四个二阶偏导数构成的方阵,其矩阵的两个特征值λ1和λ2能很好地描述这种线性的血管结构。图像上某一点x0+h,y0+k的局部特征fx0+h,y0+k由其泰勒展开表示:

对于连续的函数fx,y,二阶偏导数的求导顺序没有区别,即fxy=fyx,因而H为实对称矩阵,具有两个特征值λii=1,2.其中较大特征值对应的特征向量与血管垂直,曲率最大;而较小特征值对应的特征向量与血管平行,是血管的真正走向,曲率也最小。如图2中的图(1)所示,当特征值λ1和λ2只有一个值很大,另一个值很小时,代表的图像结构为血管边缘结构;当特征值λ1和λ2都很大时,代表的是图像的拐角;而特征值λ1和λ2都小时,代表的是平坦区域,也即无血管区域。为了显示在造影图像中特征值λ1和λ2代表的实际含义,图2中展现了图2(2)的两个特征值所对应的图像图2(3)和图2(4),从所显示的图像来卡按,可以看出,λ1较大,λ2较小对应的点在血管上,而λ2较大的值在拐角上,所以血管的主要结构反应在λ1较大且λ2较小的点上。

图(1)的横轴代表λ1,纵轴代表λ2;图(2)是造影血管图像,图(3)和图(4)分别是特征值λ1和λ2所对应的图像。

为了计算简便,引入高斯核函数计算Hessian矩阵的三个二阶偏导数,其计算公式为:

其中f代表的是血管图像,a,b分别代表的是x和y的含义,Gx,y代表的是二维空间上的高斯核函数,其数学公式为其中σ为空间尺度因子,用于控制对图像的滤波程度。通过上式公式可得到:

通过高斯核函数计算,可得到在不同尺度σ下的特征值,也即得到不同效果下的血管增强结果。另外,由于该高斯核函数具有滤波效果,所以在增强血管的同时,也将一些小的噪声滤除了。

通过得到血管图形的两个特征值λ1和λ2,可构造如下两个指标

这两个指标,当在血管的线性结构上,λ1较大,λ2较小,则RB数值较小,S较大。那么再通过这两个指标,可确定最终得到的增强血管图像v0为:

其中a,β,c为设置的参数。

由于在单个尺度下,得到增强的血管有可能由于参数的不合理设置,导致得到的不理想的增强效果,因此,为了避免受单个尺度增强的影响,本文采用多尺度的血管增强方法。例如,设置的尺度在范围为σmin,σmax,每个尺度下得到的增强血管图像为v0,其最终得到的增强血管图像为:

如图3所示,对左边的造影血管图形,采用上述的血管增强方法,得到4个尺度下的增强血管,从视觉效果上看,这四种单尺度下的增强血管效果都让人难以接受,所以对这四个增强血管图像,取每个点数值的最大值作为最终增强血管图像上的数值,其效果见最右边,从视觉效果可以看出,采用多尺度血管增强方法较好。

3 实验验证与结果

为了测试本文方法的效果,选了三组临床上的冠状动脉血管数据,每组数据都是有一系列图像帧组成,三组血管视频帧数分别为58,56,53。为了展示对不同血管图像的处理效果,每组血管视频选择5张造影血管图像进行展示视觉效果,如图4所示。从图中的视觉效果来看,经过本文方法,血管的图像对比度大大提高了。不仅主要的血管分支能得到很好的增强,很多细小的血管得到了很强的增强。尽管造影图像背景中含有大量的伪影和干扰,但是由于本文方法只对于线状一样的结构才适用,所以背景中的大片伪影未能得到很强的增强。虽然像第二组实验中,像血管的脊柱结构得到了一些增强,但是这部分干扰结构毕竟是少数的,所以从整个图像上去看,血管的增强效果还是很好的。

为了定量化的说明本文对造影血管有提高效果,本文采用MAE指标进行定量化评估,其中MAE指标公式为:

MAE=1W×H∑Wi=1∑Hj=1Si,j-Gi,j

其中S代表增强后的血管图像,G代表血管对应的参考图像。当增强的血管图像背景越少,血管增强越明显,S与G越接近,那么对应的MAE值越小。图5中的三组血管视频的MAE展示在表1中,从结果来看,经过本文的血管增强方法,计算得到MAE数值比原图要低,说明本文方法效果有效。

4 结论

造影血管图像是心血管疾病诊断的金标准,因此在计算机辅助下改善造影血管图像质量、突出血管脉络,为临床医生进行疾病诊断提供了帮助。本文为了提高血管的质量,提出基于Hessian矩阵增强的血管处理方法。本文方法首先利用Hessian矩阵对血管中的线状结构,提出一种增强函数以实现血管像素增强。此外,为了消除不同尺度带来不同的增强的问题,本文引入多尺度方法,将不同尺度下得到的增强血管取其最大值,该方法有效地从灰度不均图像背景中提取出造影血管结构,消除了大量背景结构,使血管结构更加清晰明了。本文通过实验仿真,测试结果表明,该方法能大大提高血管图像质量,突出血管结构,这将为医生提高疾病诊断效率,减少诊断错误发生,提供了重要的参考价值。

参考文献

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