CN101542526B - 融合的灌注和功能性3d旋转血管造影绘制 - Google Patents
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Abstract
一种方法和***,用于通过组合3DRA和诊断数据(如常规CT或MR)以及彩色化生理数据(如灌注或功能数据)来使信息可视化以获得从同一患者获得的多个体积。这些体积可以是3DRA体积、常规灰度CT或MR体积以及彩色化生理参数(如灌注CT、灌注MR或功能性MR体积)。然后,从3DRA体积中分割出解剖结构(如脉管),通过所分割的脉管绘制来自常规CT或MR数据的层块,并且在该层块的顶部上绘制来自灌注或功能数据的彩色化体积的切片。
Description
技术领域
本发明涉及用于绘制解剖结构(例如脉管结构)的图像/视图的***和方法。具体来说,本发明涉及用于通过生理数据的扫描(例如来自计算机断层摄影(CT)或磁共振(MR)扫描)来配准3D X射线旋转血管造影(3DRA)的图像以得到其组合图像或视图的***和方法。
背景技术
介入性X射线血管造影程序一般基于通过脉管***或人体脉管的脉管内材料的实时二维(2D)微创图像引导。用于交互式跟踪导丝和导管的选择的成像模态是X射线血管机器。典型地,已经通过X射线血管造影器械实现了这种脉管内材料(例如导丝和/或导管)的交互式跟踪。最近引入的三维旋转血管造影(3DRA)技术已经通过添加第三成像维度显著地改进了标准2D血管成像技术。3DRA成像允许更好地理解和评估脉管形态,以及脉管病理和周围分支的相互关系。
在很多临床程序中,已经利用例如常规CT和/或MR技术获得了相关解剖区域的诊断扫描。因此,对于经受微创介入治疗的患者来说,诊断扫描信息经常是可用的。已经研究了组合CT或MR数据集和3DRA数据集(即图像融合)的可能性。然而,为了使对临床医生和其他人员的潜在益处最大化,应该设计图像融合***以便以这样的方式呈现两个独立的数据集,即使得所组合的图像易于解释和操作,同时提供最大量的临床相关信息。
图像融合的现有方法涉及了组合两个数据集的2D横截面的呈现。这一呈现模式不是理想的,因为对于临床医师来说不可能根据2D横截面解释脉管的3D形态。对于这种组合的最优使用,重要的是包含在分离的数据集中的所有数据易于存取,而不会由于过量的数据使屏幕混乱。此外,重要的是清楚地呈现不同数据集之间的空间关系。
D.Ruijters等人在2006年4月在Washington D.C.,USA的InternationalSymposium on Biomedical Imaging(ISBI)第121-124页中描述了“SilhouetteFusion of Vascular and Anatomical Volume Data(脉管和解剖体积数据的侧影融合)”。在这一会议论文中,描述了一种用于从3D旋转血管造影数据集和包含软组织解剖体的数据集(诸如CT或MR)分割出来的脑血管的组合混合可视化的方法。该论文描述了从由CT或MR获得的3DRA数据集和包含周围解剖结构的数据集中分割出来的脑血管的组合可视化。
此外,US 6,879,711 B2描述了一种自动配准三维图像的方法,其中可以通过对借助于放射学装置获得的三维数字图像和借助于核磁共振装置获得的三维数字图像进行比较来获得血管的可视化。
发明内容
本发明的目标是提供所获得数据的改进的融合的可视化,而不会由于过量的数据使屏幕混乱。
本发明提供用于配准图像的方法和设备、用于配准图像的***、相对应的程序单元以及计算机可读介质。
应该注意到,以下描述的本发明的示例性实施例也适用于所述方法、设备、程序产品和计算机可读介质。
根据本发明的示例性实施例,一种用于配准图像的方法包括获得解剖结构的3D旋转血管造影数据集,获得与关于所述解剖结构的生理参数相关的生理数据集,生成包括所述解剖结构并且是从所述3D旋转血管造影数据集推导出的第一图像,生成包括所述生理参数并且是从所述生理数据集推导出的第二图像,以及配准所述第一图像和所述第二图像。
对于脉管病理的介入治疗和治疗计划,可能感兴趣的是将通过例如灌注计算机断层摄影、灌注磁共振或功能性磁共振获得的生理数据(如灌注或功能数据)与从3D旋转血管造影获得的经分割的脉管相组合。将在介入之前获得的例如灌注CT或MR中的生理信息与在介入过程中获得的3DRA相组合,以及将功能性MRI与3DRA相组合开启了整个范围的新型治疗(例如肿瘤的非常局部化放射治疗)的可能性。因此,有可能提供特殊的易于解释的绘制和表示模式以允许显示例如功能数据或灌注数据的单个切片、经分割的脉管以及其交叉点。该方法有可能向临床医生提供最大量的信息而不有损于使用和解释的便易性。组合表示模式允许复杂血管病理的完全新型的治疗方法。
应该注意到,解剖结构可以是例如脉管、脉管树或脉管***。可以通过使用造影剂来获得这种解剖结构,当该造影剂被注入到脉管中时,其确保3DRA体积中的脉管体素的强度远高于其他体素强度。
生理数据可以是例如解剖结构的灌注、其环境或任何其他组织(硬的和软的),以及例如解剖结构(脉管等)的功能数据、其环境或任何其他组织。例如,可以执行灌注扫描以便确定是否存在不良血流(缺血),从而评估由中风产生的永久性损伤的位置和量,并帮助确定是否应该对个人进行血管成形治疗以及检查***导管后的充足血流。应该注意到,功能数据可以例如包括与例如脑中或脊髓中的神经活动相关的血液动力学反应。例如,可以通过功能性磁共振成像(fMRI)来测量这种功能。
生成图像可以理解为处理由检查装置(例如3D旋转血管造影装置)获得的数据。该数据必须被处理以获得允许例如根据像素的位置和强度解释数据的图像。所生成的图像允许根据图像中呈现的结构来分析数据。应该注意到,生成数据并不必然包括图像的可视化(例如在屏幕上或借助于打印机)。此外,生成意味着提供必须要分析的像素或体素的关系。图像可以包括多个维度的信息。
图像的配准可以包括根据空间上彼此对应的结构来分析图像,从而使得所述配准允许提供彼此相关的图像的位置。
根据本发明的示例性实施例,所述方法包括获得与解剖区域相关的诊断数据集,生成包括所述解剖区域并且是从所述诊断数据集推导出的第三图像,以及配准所述第一图像、所述第二图像和所述第三图像。
为了增加概观,可以添加通过例如计算机断层摄影(CT)、磁共振(MR)获得的相对应解剖区域的诊断扫描。可以通过显示例如来自诊断扫描的层块及其与功能或灌注数据的切片的交叉以及经分割的脉管来实现对绘制和表示模式的改进的解释。因此,有可能生成从要呈现的同一患者获得的呈三个体积的表示,这三个体积即解剖结构的3DRA体积、解剖区域的常规计算机断层摄影或MR体积,以及灌注计算机断层摄影、灌注磁共振、功能性磁共振体积等。尽管可以将生理数据可视化为切片,但其数据源可以包括与体积有关的数据。然后必须通过将数据插值到与数据体积相交的平面上来将体积数据转换成平面数据。
应该注意到,解剖区域可以是任何组织的体积,并且也可以包括解剖结构。通常优选在不用造影剂的情况下通过计算机断层摄影或磁共振成像来采集解剖区域,以便提供要检查的患者的解剖区域的结构。通过将解剖结构(例如脉管)的可视化(非常精确地可视化并且由于造影剂而形成对比)和以低对比度可视化的解剖区域(例如解剖结构的环境中的组织和器官)相组合,有可能获得感兴趣解剖结构及其背景环境的良好概观。当将介入前获得的信息(如解剖区域的数据)和介入过程中获得的数据(例如脉管的可视化)相组合时,这是特别有意义的。当治疗具有缺血性中风、狭窄、动脉瘤等的患者时,这是特别重要的。
根据本发明的示例性实施例,所述方法包括对3D旋转血管造影数据集进行分割以便分割例如脉管、脉管树或脉管***。
根据本发明的示例性实施例,所述方法包括根据所分割的3D旋转血管造影数据集生成三角形网格。
基于所分割的数据集和在此基础上生成的三角形网格,可以借助于标准3D功能(如OpenGL和DirectX)执行所述可视化。
根据本发明的另一示例性实施例,所述方法包括利用体绘制来混合所述第三图像的层块和所述第一图像的一部分。
可以通过使用关于三角形网格的深度缓冲器中的信息并从后到前遍历体绘制积分来混合体绘制数据和三角形网格。
根据本发明的另一示例性实施例,将所述生理参数可视化为可视化图像中的切片。
根据本发明的示例性实施例,所述方法包括获得与解剖区域相关的诊断数据集以及生成包括所述解剖区域并且是从所述诊断数据集推导出的第三图像,其中在所述第三图像的层块的顶部使所述切片可视化。
根据本发明的示例性实施例,将所述生理参数可视化为彩色化图像,其中所述彩色化图像通过修改颜色和/或颜色的强度来指示所述生理参数的测量值。
生理参数可以是灌注数据和功能数据。可以以彩色化图像呈现灌注数据,其中颜色指数可以指示很多测量值,例如血容量、血流量、平均通过时间、平均峰值时间等。此外,可以在常规磁共振图像顶部以彩色化图像呈现源自于例如功能性磁成像的功能数据,其中颜色指数指示神经活动的量。
除了上述数据类型外,本发明使用常规CT或MR数据来表示患者的解剖体。因此,本发明提供大量数据的最优呈现,其是将3DRA与诊断数据(如常规CT或MR)和彩色化数据(如灌注或功能数据)相组合的结果。
示例性融合的灌注/功能性3DRA绘制,或更概括来说融合的生理3DRA绘制可以以如下方式执行。从3DRA体积中分割出脉管。除脉管外,也可以分割出脉管树或脉管***或任何其他解剖结构。将造影剂注射到脉管或大体上注射到解剖结构以确保3DRA体积中的感兴趣结构体素的强度远高于不属于解剖结构的其他体素强度。因此,可以增强对比度以提供解剖结构的清晰的可视化。然后根据所分割的数据获得三角形网格,其中将该网格提取到帧缓冲器。同时,将深度信息写入到深度缓冲器中。这可以通过使用标准3D功能(如OpenGL或DirectX)来完成。随后利用体绘制来混合计算机断层摄影的层块或磁共振数据。可以通过使用深度缓冲器中的信息并从后到前遍历体绘制积分来将体绘制数据与三角形网格相混合。可以改变层块的位置、它的取向、它的宽度和它的透明度以实现最佳可视化。然后在层块的顶部提取彩色化体积的单个切片。将体积彩色化为用户提供良好的取向和感兴趣区域的清晰的结构化概观。可以通过对应于层块的顶部和彩色化体积的平面的三线性插值来获得切片的红色值、绿色值和蓝色值(RGB)。色值必须与层块相混合。所述混合过程可以通过不透明度值alpha(α)来驱动。该不透明度alpha(α)可以(但并非必须)由以下公式确定。
α=max(0,min(1,常数*sqrt(r2+g2+b2))),其中“常数(constant)”可以变化。
可以将通过使帧缓冲器中的层块可视化而生成的现有像素值的不透明度驱动的混合以及平面的插值色值描述为:
RGB指数输出=α*RGB平面+(1-α)*RGB帧缓冲器。
根据示例性实施例,作为替代,可以通过添加每个色道的帧缓冲器值和彩色化平面值而不使用不透明度(alpha)值来执行所述混合。
使用深度缓冲器中的信息以与三角形网格相混合。对于给定的像素,如果网格在平面的前方,则不重写像素,否则通过混合过程确定新的值。
此外,要求不同体积之间的空间关系是已知的且在绘制各个体积过程中被正确地应用。这种空间关系可以通过应用配准算法来获得。
根据本发明的示例性实施例,所述生理数据集是从诊断成像***获得的,该诊断成像***选自包括计算机断层摄影成像***、磁共振成像***和功能性磁共振成像***的组。
根据本发明的示例性实施例,所述生理参数选自包括所述解剖结构的灌注数据、所述解剖结构的功能数据、所述解剖结构的环境的灌注数据以及所述解剖结构的环境的功能数据的组。然而,还可以使用任何其他适当的生理参数来应用根据本发明的方法。
本发明的技术实现方式可能需要现有技术,例如从3DRA体积中分割出脉管、从所分割的数据获得三角形网格以及将三角形网格与体绘制相混合,这些在本领域是已知的。
可以看作本发明的主旨的是提供一种通过将3DRA与诊断数据(如常规CT或MR)和彩色化生理数据(如灌注或功能数据)相组合来获得从同一患者获得的多个体积的方式。这些体积可以是3DRA体积、常规灰度CT或MR体积和彩色化生理参数(如灌注CT、灌注MR或功能性MR)体积。然后,从3DRA体积中分割出解剖结构(如脉管),通过所分割的脉管绘制来自常规CT或MR数据的层块,并且在该层块的顶部上绘制来自灌注或功能数据的彩色化体积的切片。
应该注意到,上面的描述也适用于根据上述方法配准图像的***、计算机程序和相对应的计算机可读介质。
可以在血管病理的微创介入治疗和肿瘤组织的血管内治疗的过程中应用本发明,其中获得脉管内部和脉管周围的组织的形态评估具有重要的临床效益。本发明的临床增加值在于在治疗位于头部内的缺血性中风、狭窄、动脉瘤和AVM过程中,在治疗微创程序过程中产生局部出血时、在肿瘤的非常局部化的放射治疗等时更好地定向和理解局部解剖体。特别地,本发明可以用于介入性X射线血管造影程序。
通过参考下述实施例,本发明的这些及其他方面将变得明显并得以阐明。
附图说明
下面将通过参考以下附图描述本发明的示例性实施例。
图1示出图示说明本发明的示例性实施例的方法的步骤的流程图;
图2描述根据本发明的示例性实施例的***的结构;
图3示出本发明的示例性实施例的***、数据源和输出介质;
图4示出根据3DRA数据集生成的经分割的脉管的图像;
图5示出根据3DRA数据集生成的经分割的脉管的图像,其与来自MR/CT数据集的层块相组合;
图6是与层块相组合的经分割的脉管的图像,其中生理参数可视化的切片位于层块的顶部。
具体实施方式
图1示出根据本发明的示例性实施例的方法的流程图。该方法包括获得解剖结构的3D旋转血管造影数据集S1,获得与关于解剖结构的生理参数相关的生理数据集S2,生成包括解剖结构并且是从3D旋转血管造影数据集推导出的第一图像S4,生成包括生理参数并且是从生理数据集推导出的第二图像S5,以及配准第一图像和第二图像S7。此外,该方法可以包括获得与解剖区域相关的诊断数据集S3以及生成包括解剖区域并且从诊断数据集推导出的第三图像S6。
解剖结构和生理参数以及(任选地)解剖区域的所生成图像被配准S7、S7a。配准意味着分析所生成的图像以便在每个经配准的图像中找到彼此对应的结构。如果找到对应的结构,则可以使这些图像适于使每个图像的相联系的对象在尺寸、位置等方面彼此对应。
换句话说,可以在三个维度的每个维度上调整每个图像的尺寸,并且旋转每个图像直到这些图像的结构彼此对应,然后这些结构如果被可视化则给出解剖结构和生理参数以及解剖区域的实际印象。
应该注意到,可以配准第一图像和第二图像S7,也可以配准第一图像、第二图像和第三图像S7a。
例如,为了可视化的目的,对3D旋转血管造影数据集进行分割,并根据所分割的3D旋转血管造影数据集生成三角形网格。将该网格提取到帧缓冲器,其中同时将深度信息写到深度缓冲器。这可以通过使用标准3D功能(如OpenGL或DirectX)来完成。利用体绘制将CT或MR图像的层块与所分割的数据的部分相混合。可以通过使用深度缓冲器中的信息并从后到前遍历体绘制积分使体绘制数据与三角形网格混合。可以改变层块的位置、它的取向、它的宽度和它的透明度。
为了提供第一图像,该方法可以包括对3D旋转血管造影数据集进行分割S8和根据所分割的3D旋转血管造影数据集生成三角形网格S9。应该注意到,步骤S1、S8、S9、S4不是必须以所描述或所图示的次序进行,而是在适当情况下也可以以改变的次序进行。
解剖结构可以是脉管、脉管树或脉管***,或者任何其他解剖结构,优选为孤立的感兴趣结构。在研究中风或动脉瘤的情况下,这种解剖结构是脉管、脉管树或脉管***。应该注意到,任何其他结构也是可能的,例如神经元结构、特殊器官、骨骼、呼吸道等。
生理参数可以是例如灌注数据或功能数据或人体内的任何其他活动。生理参数指示人体的活动并且还可以进一步指示状态或状况,如对组织的氧、矿物质供应,或是否存在结石。
生成图像意味着将从3D旋转血管造影机器或任何其他检查装置获得的原始数据转换成可以相对于其中任何结构的存在而进行分析的数据格式。
解剖区域是例如人体的一部分。它可以是指示骨骼、软组织、器官、肌肉组织等的结构和位置的层块或较厚的切片。解剖结构可以是解剖区域的一部分。可以基于磁共振成像或计算机断层摄影成像的诊断数据来显示解剖区域。优选地,在不用造影剂的情况下记录解剖区域,以便提供关于解剖区域的不同部分的关系的信息。相反地,可以优选通过使用造影剂来使解剖结构可视化以便增加解剖结构的对比度和可见性。因此,有可能提供关于感兴趣解剖结构的精确和详细的信息,其中解剖结构起到提供周围区域的概观的作用。
该方法进一步包括使经配准的图像可视化S10。因此,用户可以获得患者的解剖结构、生理参数以及(任选地)解剖区域的概观,其中经配准的图像提供由于相对应的结构的组合而形成的概观。
如上所述,该方法可以进一步包括利用体绘制来混合第三图像的层块和第一图像的一部分S11。此外,可以将生理参数可视化为可视化图像中的切片S12。具体来说,可以将生理参数可视化为在第三图像的层块的顶部上的切片S13。可以将以切片形式的生理参数可视化为彩色化图像,其中彩色化图像通过修改颜色和/或颜色强度来指示生理参数的测量值。使图像彩色化允许提供生理状态和状况的良好概观。还有可能提供多色图像,其中每种颜色都可以表示生理参数,或者其中每种颜色表示单一生理参数的范围。也有可能提供彩色化图像,其中将生理参数的测量值的范围分配给特定的颜色强度。这还允许同时使例如两个生理参数可视化,其中将每个参数分配给特定的颜色,并且将生理参数的测量值的范围分配给强度。如果呈现两个参数,可以将这一呈现可视化为混合颜色。可以通过混合颜色的比例来使特定位置处每个生理参数的测量值的比例可视化。
生理数据集可以从如计算机断层摄影成像***、磁共振成像***、功能性磁共振成像***等的诊断成像***获得。功能性磁共振成像是基于使用磁共振图像来测量例如与脑中或脊髓中的神经活动相关的血液动力学反应。在这种情况下,颜色指数可以指示神经活动的量。还可以将灌注数据呈现为彩色化图像,其中颜色指数可以指示很多测量值,例如血容量、血流量、平均通过时间、平均峰值时间等。
生理参数可以是解剖结构的灌注数据、解剖结构的功能数据、解剖结构的环境的灌注数据和解剖结构的环境的功能数据等。应该注意到,解剖结构的环境也可以对应于解剖区域。
图2图示说明用于配准图像的***,该***包括计算机存储单元31和处理单元33,该计算机存储单元31包括一个或多个数据库32,该处理单元33与计算机存储单元31通信并被编程以对应于上述方法来生成第一图像、生成第二图像和配准第一图像与第二图像。该处理单元可以进一步包括一个或多个处理器34。
图3图示说明如上所述的***30,其中该***从外部设备37、38、39获得数据集。3D旋转血管造影数据集可以由例如3D旋转血管造影机器38提供。诊断数据集可以由如磁共振成像***或计算机断层摄影成像***的诊断设备37提供。如上所述,生理数据集可以通过适于提供生理数据的设备39获得,该设备例如计算机断层摄影成像***、磁共振成像***或功能性磁共振成像***。***30可以进一步包括显示单元,但是也可能提供外部显示单元35以输出配准的结果和可视化配准图像的输出。
图4至图6图示说明基于经配准的图像获得可视化图像的特定步骤。
图4示出3DRA数据集的经分割的脉管。分割脉管允许精确地分析脉管的结构,例如在中风或动脉瘤的情况下。然而,经分割的脉管单独并不使解剖区域内的脉管的相对位置可视化。为此目的,提供解剖区域的图像。应该注意到,图像并不局限于二维数据,而是也可以由三维数据构成。此外,使图像可视化并不局限于二维可视化,而是也可以包括三维可视化。
尽管在大多数显示设备中仅可以使两个维度可视化,但提供三维图像允许在旋转图像时得到多个附加的印象,从而使得显示设备可以从不同的视角使该图像可视化。
图5图示说明解剖区域的层块,其中解剖区域的图像和解剖结构的图像彼此对应,从而使得在相对于可视化解剖区域的正确位置处显示经分割的脉管。因此,有可能获得经分割的脉管相对于解剖项(例如骨骼,在此以浅色使其可视化)的定位和位置的概观。
图6图示说明解剖结构和经分割的脉管的组合结构以及生理参数的图像,其中将生理参数可视化为解剖区域的层块顶部上的切片。应该注意到,也可以仅通过生理参数的切片使经分割的脉管可视化,即不用使解剖区域的层块可视化。因此,有可能获得经分割的脉管和依赖于该脉管的状态和状况的生理参数(例如灌注数据)的概观。为了获得例如灌注的生理数据和人体内的脉管的概观,事实上对于更详细地解释感兴趣对象的状态和状况,提供解剖区域(例如人体的)的层块是有用的。
应该注意到,可以在血管病理的微创介入治疗和肿瘤组织的血管内治疗的过程中应用本发明,从而使得获得脉管内部和脉管周围的组织的形态评估具有重要的临床效益。特别地,本发明可以应用于治疗位于头部内的缺血性中风、狭窄、动脉瘤和AVM,在微创程序过程中产生的局部出血和肿瘤的非常局部化的放射治疗等,以更好地定向和理解局部解剖体。
应该注意到,术语“包括”并不排除其他元件或步骤,且“一”或“一个”并不排除多个。并且结合不同实施例描述的元件可以进行组合。
应该注意到,权利要求中的参考标记不应被解读为限制权利要求的范围。
Claims (15)
1.一种用于配准图像的方法,所述方法包括:
获得解剖结构的3D旋转血管造影数据集(S1);
获得与关于所述解剖结构的生理参数相关的生理数据集(S2);
生成包括所述解剖结构并且是从所述3D旋转血管造影数据集推导出的第一图像(S4);
生成包括所述生理参数并且是从所述生理数据集推导出的第二图像(S5);以及
配准所述第一图像和所述第二图像(S7);
其中,所述方法还包括:
获得与解剖区域相关的诊断数据集(S3);
生成包括所述解剖区域并且是从所述诊断数据集推导出的第三图像(S4);以及
配准所述第一图像、所述第二图像和所述第三图像(S7A)。
2.如权利要求1所述的方法,还包括对所述3D旋转血管造影数据集进行分割(S8)。
3.如权利要求2所述的方法,还包括根据所分割的3D旋转血管造影数据集生成三角形网格(S9),并执行可视化。
4.如权利要求3所述的方法,其中,基于所分割的数据集和所生成的三角形网格执行所述可视化。
5.如权利要求1所述的方法,其中,所述解剖结构是脉管、脉管树或脉管***。
6.如权利要求1所述的方法,还包括利用体绘制来混合所述第三图像的层块和所述第一图像的一部分(S11)。
7.如权利要求1所述的方法,还包括使经配准的图像可视化(S10)。
8.如权利要求7所述的方法,其中,将所述生理参数可视化为可视化图像中的切片(S12)。
9.如权利要求8所述的方法,还包括获得与解剖区域相关的诊断数据集(S3)和生成包括所述解剖区域并且是从所述诊断数据集推导出的第三图像(S6),其中,在所述第三图像的层块的顶部上使所述切片可视化(S13)。
10.如权利要求1所述的方法,其中,将所述生理参数可视化为彩色化图像,其中,所述彩色化图像通过修改颜色和/或颜色的强度来指示所述生理参数的测量值。
11.如权利要求1所述的方法,其中,所述生理数据集是从诊断成像***(39)获得的,所述诊断成像***选自包括计算机断层摄影成像***、磁共振成像***和功能性磁共振成像***的组。
12.如权利要求1所述的方法,其中,所述生理参数选自包括所述解剖结构的灌注数据、所述解剖结构的功能数据、所述解剖结构的环境的灌注数据以及所述解剖结构的环境的功能数据的组。
13.一种用于配准图像的***,所述***包括:
用于获得解剖结构的3D旋转血管造影数据集的模块;
用于获得与关于所述解剖结构的生理参数相关的生理数据集的模块;
用于生成包括所述解剖结构并且是从所述3D旋转血管造影数据集推导出的第一图像的模块;
用于生成包括所述生理参数并且是从所述生理数据集推导出的第二图像的模块;以及
用于配准所述第一图像和所述第二图像的模块;
其中,所述***还包括:
用于获得与解剖区域相关的诊断数据集的模块;
用于生成包括所述解剖区域并且是从诊断数据集推导出的第三图像的模块;以及
用于配准所述第一图像、所述第二图像和所述第三图像的模块。
14.如权利要求13所述的***,其中,所述***还包括:
用于根据所分割的3D旋转血管造影数据集生成三角形网格的模块,以及用于执行可视化的模块。
15.如权利要求14所述的***,其中,基于所分割的数据集和所生成的三角形网格执行所述可视化。
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