CN111743625A

CN111743625A - 用于颅内动脉瘤的支架型号匹配方法、装置以及支架模拟显示方法

Info

Publication number: CN111743625A
Application number: CN202010624890.9A
Authority: CN
Inventors: 单晔杰; 万曙; 冷晓畅; 向建平
Original assignee: Hangzhou Arteryflow Technology Co ltd
Current assignee: Hangzhou Arteryflow Technology Co ltd
Priority date: 2020-07-01
Filing date: 2020-07-01
Publication date: 2020-10-09
Anticipated expiration: 2040-07-01
Also published as: CN111743625B

Abstract

本申请涉及一种用于颅内动脉瘤的支架型号匹配方法、装置以及支架模拟显示方法。所述方法包括：获取与颅内动脉血管相关的影像数据，通过对影像数据的处理构建三维血管模型；获取三维血管模型中目标区域，并提取目标区域中的血管中心线以及血管中心线上各点的多个中心线数据；根据血管中心线以及各所述中心线数据进行处理后，得到支架的名义直径以及名义长度；根据支架的名义直径以及名义长度在预设的支架数据库中获取匹配的支架型号。采用本方法能够提高支架型号匹配效率以及与血管合适度。

Description

用于颅内动脉瘤的支架型号匹配方法、装置以及支架模拟显示方法

技术领域

本申请涉及转化医学技术领域，特别是涉及一种用于颅内动脉瘤的支架型号匹配方法、装置以及支架模拟显示方法。

背景技术

颅内动脉瘤，是指发生在颅内动脉管壁上的异常膨出，是造成蛛网膜下腔出血的首位病因，威胁着全球大约5％人口的生命安全。

早期的颅内动脉瘤治疗方式主要是外科的动脉瘤夹闭手术，由于需要进行开颅，大大增加了手术的风险。目前针对颅内动脉瘤的最重要的方法是弹簧圈栓塞。其主要原理是释放有限枚柔软的金属弹簧圈到瘤腔内，改变瘤腔内的血流流动，从而引发瘤腔内血栓的逐渐形成，最终使得动脉瘤达到闭塞。对于宽颈动脉瘤，往往还会额外植入疏网支架，以防止弹簧圈落到载瘤动脉内。但是对于梭形动脉瘤以及夹层动脉瘤，往往放置弹簧圈存在一定难度或者风险。这种情况下，采用近年来流行起来的密网支架则是更好的选择。密网支架属于血流导向装置的一种，其金属覆盖率一般可以达到30％～35％。密网支架对于梭形动脉瘤、夹层动脉瘤等复杂动脉瘤特别有效，对于普通的动脉瘤也可以起到减少弹簧圈甚至不放弹簧圈的作用，因而越来越受到介入医生以及患者的欢迎。

对于密网支架治疗来说，最主要的一项挑战在于支架的尺寸选择。支架直径过小，则导致较差的贴壁性，直径过大，则不利于支架的打开。支架长度过大，则有可能影响其他血管分支的血流，长度过短，则存在落入瘤腔的风险。

传统的确定植入支架尺寸和位置的方法主要有两种。一种方法是在二维或者三维医学影像上进行直接的测量。这种方法无法准确估计支架植入后的长度、位置以及贴壁性、金属覆盖率等特性，其有效性完全依赖于医生的经验、技术以及直觉。另一种方法是利用3D打印技术进行体外的手术模拟，尽管可以达到很高的准确度，但是时间上的花费很高，不适合用于针对急性患者的手术规划。此外，也有通过有限元技术以及虚拟释放技术来对仿真密网支架在血管中的虚拟展开。然而有限元方法在时效上依然不能满足快速选型的需求，虚拟释放技术则没有考虑支架展开前后的短缩效应，因此这两种方法更多地被用来结合计算流体力学进行手术预案分析。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够针对目标血管推荐匹配度高的用于颅内动脉瘤的支架型号匹配方法、装置以及支架模拟显示方法。

一种用于颅内动脉瘤的支架型号匹配方法，包括：

获取与颅内动脉血管相关的影像数据，通过对影像数据的处理构建三维血管模型；

获取所述三维血管模型中目标区域，并提取目标区域中的血管中心线以及上所述血管中心线上各点的多个中心线数据；

根据血管中心线以及各所述中心线数据进行处理后，得到支架的名义直径以及名义长度；

根据所述支架的名义直径以及名义长度在预设的支架数据库中获取匹配的支架型号。

优选的，根据血管中心线以及各所述中心线数据进行处理后，得到在所述三维血管模型目标区域中展开后的虚拟支架模型，以及计算与所述虚拟支架模型相关的虚拟支架参数；

所述虚拟支架参数包括：所述虚拟支架的各网格节点坐标、金属覆盖率、孔孔隙密度、贴壁性；

所述虚拟支架模型由依次连接各所述网格节点坐标后得到。

优选的，根据血管中心线以及各所述中心线数据进行处理，得到支架的名义直径以及名义长度包括：

所述中心线数据包括所述血管中心线上各点的最大内切球半径以及血管曲率半径；

获取所述目标区域中所述支架的近端与远端的位置，并通过所述近端与远端的位置计算得到支架的展开长度；

根据各所述中心线上各点的最大内切球半径进行计算，得到支架的名义直径，并得到与所述名义直径对应的丝段长度以及名义编织角；

根据各所述中心线上各点的最大内切球半径以及血管曲率半径，对血管中心线进行离散得到多个中心线片段，与各所述中心线片段一一对应所述虚拟支架的多个支架丝段，以及两者之间的对应关系；

根据所述对应关系、丝段长度以及名义编织角进行计算，得到支架名义长度。

优选的，根据血管中心线以及各所述中心线数据进行处理，得到网格节点坐标包括：

所述中心线数据包括：Frenet标架内的主法矢量与副法矢量以及平行传输标架内的主法矢量；

根据将其中一网格节点相对血管中心线上对应点的矢量，以及该点的矢径进行叠加后，得到所述网格节点的坐标；

其中，所述矢量根据血管中心线上对应点的最大内切球半径、Frenet标架内的主法矢量与副法矢量、平行传输标架内的主法矢量以及所述网格节点所在的虚拟支架截面上的圆周角度坐标进行计算得到；

其中，所述圆周角度坐标根据血管曲率半径通过数学理论计算得到。

优选的，根据血管中心线以及各所述中心线数据进行处理，得到金属覆盖率以及孔隙密度包括：

根据其中一网格节点的编织角，计算得到与该网格节点对应的菱形网格面积，根据所述菱形网格面积分别进行计算得到该网格节点对应的金属覆盖率以及孔隙密度；

其中所述编织角根据其中一网格节点所在的虚拟支架截面上的圆周角度坐标、血管中心线上对应点的最大内切球半径以及血管曲率半径进行计算得到；

将所述虚拟支架上各网络节点的金属覆盖率以及孔隙密度通过插值以云图的形式进行可视化。

优选的，根据血管中心线以及各所述中心线数据进行处理，得到所述贴壁性包括：

所述中心线数据包括：血管截面积；

根据血管中心线上其中一点对应的虚拟支架截面积除以该点对应的血管截面积，得到此处对应的贴壁性；或

根据血管中心线上其中一点对应的虚拟支架截面周长除以该点对应的血管截面周长，得到此处对应的贴壁性；

其中所述虚拟支架截面周长以及血管截面周长均由计算得到。

本申请还提供一种支架模拟显示方法，根据所述的支架型号匹配方法获取匹配支架后，模拟显示该支架在所述目标区域中的血管中经过拖曳后位置变化，包括：

在所述虚拟支架模型中显示所述支架展开后的初始远端位置以及初始近端位置；

获取更新远端位置；

计算所述更新远端位置与初始位置之间的中心线片段个数，相应的将所述初始近端位置朝远端移动方向移动相应的中心线片段个数，以获取并显示更新近端位置。

本申请还提供一种用于颅内动脉瘤的支架型号匹配装置，包括：

三维血管模型构建模块，用于获取与颅内动脉血管相关的影像数据，通过对影像数据的处理构建三维血管模型；

数据获取模块，用于获取所述三维血管模型中目标区域，并提取目标区域中的血管中心线以及上所述血管中心线上各点的多个中心线数据；

名义直径以及长度得到模块，用于根据血管中心线以及各所述中心线数据进行处理后，得到支架的名义直径以及名义长度；

支架型号获取模块，用于根据所述支架的名义直径以及名义长度在预设的支架数据库中获取匹配的支架型号。

本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

上述用于颅内动脉瘤的支架型号匹配方法、装置以及支架模拟显示方法，通过提前计算好目标区域内血管中心线上的各类中心线数据，在后续的计算中，只需要提取相应的数据进行计算，提高了匹配支架型号的速度。并且根据各类中心线数据基于严谨的数学理论计算出的支架名义直径以及支架名义长度，提高了在该支架在目标血管中展开后的匹配度。

附图说明

图1为一个实施例中支架型号匹配方法的流程示意图；

图2为一个实施例中支架的名义直径以及名义长度计算方法的流程示意图；

图3为一个实施例中支架型号匹配装置的结构框图；

图4为一个实施例中支架几何参数的示意图；

图5为一个实施例中平行传输标架与Frenet标架的示意图；

图6为一个实施例中血管中心线离散的示意图；

图7为一个实施例中根据支架在血管中展开长度计算支架名义长度的示意图；

图8为一个实施例中计算网格节点坐标的示意图；

图9为一个实施例中支架展开后的圆周角度坐标的示意图；

图10为一个实施例中计算金属覆盖率与孔隙密度的示意图；

图11为一个实施例中计算贴壁性的示意图；

图12为一个实施例中支架模拟显示方法的步骤示意图；

图13为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

如图1所示，提供了一种用于颅内动脉瘤的支架型号匹配方法，包括以下步骤：

步骤101，获取与颅内动脉血管相关的影像数据，通过对影像数据的处理构建三维血管模型；

步骤102，获取所三维血管模型中目标区域，并提取目标区域中的血管中心线以及上血管中心线上各点的多个中心线数据；

步骤103，根据血管中心线以及各中心线数据进行处理后，得到支架的名义直径以及名义长度；

步骤104，根据所支架的名义直径以及名义长度在预设的支架数据库中获取匹配的支架型号。

在本实施例中，在进行所有计算步骤之间，还预先建立了在步骤104中用到的支架数据库。在支架数据库中包括所有支架型号对应的支架名义直径、支架丝直径、支架丝数量、支架名义编织角、支架丝段长度，如图4所示。支架的名义直径是指厂家在支架包装上提供的支架的直径，而名义编织角则为支架的直径为名义直径时对应的编织角。名义直径与支架丝数量由支架生产厂商提供，支架丝直径与名义编织角可由实验测得，支架丝段长度可以通过测量得到，也可以通过数学公式获得。

需要说明的是，在本申请中出现的支架均为编织支架。

在步骤101中，采用医学影像数据与具有重建血管三维模型功能的软件进行血管的三维重建得到三维血管模型。

在步骤102中，在三维血管模型中提取目标区域内整条血管中心线以及该血管中心线上的数据。其中目标区域为在三维血管模型上手动选取感兴趣的区域，一般该区域为支架植入血管后固定位置的范围。

在步骤103中，中心线数据具体包括：中心线上的每一点的三维空间坐标、中心线上的每一点处在frenet标架内的主法向矢量以及副法向矢量、中心线上的每一点处在平行传输标架内的主法向矢量、中心线上的每一点处最大内切球半径、中心线上的每一点处的血管截面积、中心线上的每一点出的血管曲率半径、中心线上的每一点处的曲线自然坐标。这些中心线数据均在进行后续计算之前已经全都都提取完成，在之后进行计算时，可直接引用，提高了效率。

其中，中心线上的每一点处在frenet标架内的切向矢量以及主法向矢量、中心线上的每一点处在平行传输标架内的切向矢量以及主法向矢量如图5所示。副法向矢量为与切向矢量、主法向矢量垂直的矢量，其方向通过右手定则确定。

在步骤103中，如图2所示，根据血管中心线以及各中心线数据进行处理后，得到支架的名义直径以及名义长度包括：

步骤201，获取目标区域中支架的近端与远端的位置，并通过近端与远端的位置计算得到支架的展开长度；

步骤202，根据中心线上各点的最大内切球半径进行计算，得到支架的名义直径，并得到与所述名义直径对应的丝段长度以及名义编织角；

步骤203，根据各中心线上各点的最大内切球半径以及血管曲率半径，对血管中心线进行离散得到多个中心线片段，与各中心线片段一一对应所述虚拟支架的多个支架丝段，以及两者之间的对应关系；

步骤204，根据所述对应关系、丝段长度以及名义编织角进行计算，得到支架名义长度。

在步骤201中，需要手动选取在目标区域中支架展开后的长度，通过指定支架在血管中展开时的远端位置和近端位置进行计算得到。支架在血管中展开后的路径一般随着植入血管位置的弯曲度变化。

在步骤202中，对支架的名义直径进行计算的过程中基于两个基本假设，第一个是假设支架展开后的截面形状为圆形，且至多展开到血管最大内切球半径的尺寸。第二个假设是支架在展开过程中，其支架丝段长度始终不变。

在本实施例中，支架的名义直径可以直接指定，也可以不指定。在名义直径未指定的情况下，根据血管的半径计算推荐的支架名义直径。可以采用三种计算推荐的支架名义直径的方法：

第一种是基于贴壁性优先的策略，计算血管中心线上每一点的最大内切球半径的最大值，在支架数据库中选择大于或等于该最大值的支架名义直径，保证支架展开后每一处的截面半径都能达到血管在该处的最大内切球半径；

第二种是基于金属覆盖率与贴壁性兼顾的策略，计算血管中心线上每一点的最大内切球半径的平均值，在支架数据库中选择大于或等于该平均值的支架名义直径，在平均意义上保证贴壁性的同时提高了金属覆盖率。

第三种是基于支架两端贴壁性优先的策略，计算所选远端位置血管的最大内切球半径以及所选近端位置血管的最大内切球半径，取两个值中较大的值，在支架数据库中选择大于或等于该较大值的支架名义直径，保证支架展开后远端与近端都能贴壁良好。

在确定好支架的名义直径后，支架的丝段长度与名义编织角也随之确定。

在步骤103中，实际包括两个部分，其中一个部分包括根据血管中心线以及各所述中心线数据进行处理后，得到在三维血管模型目标区域中展开后的虚拟支架模型，以及计算与所述虚拟支架模型相关的虚拟支架参数。另一个部分包括根据血管中心线以及各中心线数据进行处理后，得到支架的名义直径以及名义长度。

需要说明的是，对血管中心线进行离散也就是步骤203为构建虚拟支架模型中的部分，故可在确定支架的名义直径后先构建三维血管模型目标区域中展开后的虚拟支架模型，再计算支架的名义长度。这样在计算支架名义长度时，可直接获取血管中心线片段与对应支架丝段之间的关系进行计算。

在步骤203中，对血管中心线离散的核心在于建立起支架丝段与中心线片段之间的一一对应关系，也即支架丝上支架丝段的增量与中心线自然坐标增量之间的一一对应关系。

如图6所示，支架展开后的包络面是一段有限长度的圆截面管。选择支架上由一圈固定数量的支架丝段所围成的圆截面管段(图6中所示的支架丝段数量为2，也可以是1)，可以通过数学理论计算出对应的中心线片段的长度，即中心线自然坐标增量。在计算过程中考虑了中心线在该位置的最大内切球半径以及曲率半径，因此整条中心线最终被切分为长度不一的中心线片段，而每一片段对应的支架丝段数量是相同的。

在步骤204中，如图7所示，通过步骤201已经获取在支架在血管中的展开长度，相当于指定了两点间的中心线片段。而两点间中心线片段的数量等于支架丝段数量或者支架丝段数量的两倍(取决于步骤203对中心线的离散方式)。从而可以根据支架丝段数量以及已经得到的名义编织角、丝段长度计算出支架的名义长度。

在其中一实施例中，步骤201可与步骤204合并，在计算得到支架名义直径以及构建虚拟支架模型后，直接在虚拟支架模型上指定近端和远端。如图7所示，还可直观的呈现支架在远近端之间展开后的形貌以及其他所有数据。

在步骤104中，根据上述步骤中得到的支架名义直径以及支架名义长度在支架数据库中获取匹配的支架型号。由于在计算支架名义直径以及支架名义长度的过程中考虑到了各种中心线数据，尤其考虑到了血管的曲率，这样匹配到的支架提高了与目标血管的适合度，有效提高对支架尺寸选择阶段的效率。

在构建三维血管模型目标区域中展开后的虚拟支架模型后，计算与虚拟支架模型相关的虚拟支架参数。虚拟支架参数包括：虚拟支架的各网格节点坐标、金属覆盖率、孔隙密度、贴壁性。虚拟支架模型由依次连接各所述网格节点坐标后得到。

如图8所示，计算虚拟支架模型的各网格节点坐标包括：根据将其中一网格节点相对血管中心线上对应点的矢量，以及中心线上该点的矢径进行叠加后，得到网格节点的坐标。其中，矢量根据血管中心线上对应点的最大内切球半径、Frenet标架内的主法矢量与副法矢量、平行传输标架内的主法矢量以及网格节点所在的虚拟支架截面上的圆周角度坐标进行计算得到。其中，圆周角度坐标根据血管曲率半径通过数学理论计算得到。其他网格节点坐标均通过上述方法计算得到。

在对各网格节点坐标进行计算的过程中考虑了中心线的曲率半径，因此虚拟支架模型展开后的节点分布是非均匀的，如图9所示。这样使得虚拟支架模型更贴近支架植入该血管内展开后的形态。并且在计算过程中还结合了frenet标架以及平行传输标架，有效避免了只用frenet标架时，计算得到的各网格节点引入人为的扭曲。

在其中一实施例中，计算金属覆盖率以及孔隙密度包括：根据其中一网格节点的编织角，计算得到与该网格节点对应的菱形网格面积，根据菱形网格面积分别进行计算得到该网格节点对应的金属覆盖率以及孔隙密度。其中编织角根据其中一网格节点所在的虚拟支架截面上的圆周角度坐标、血管中心线上对应点的最大内切球半径以及血管曲率半径进行计算得到。并且将虚拟支架上各网格节点的金属覆盖率以及孔隙密度通过插值以云图的形式进行可视化。

具体的，支架表面任意网格节点处的金属覆盖率完全由此处的编织角确定(支架丝段长度恒定不变)。如图10所示，支架表面任意网格节点处的金属覆盖率等于阴影部分面积除以菱形2的面积。

具体的，支架表面任意节点处的孔隙密度完全由此处的编织角确定(支架丝段长度恒定不变)。如图10所示，支架表面任意节点处的孔隙密度等于菱形2的面积的倒数。

在现有技术中，对于孔隙密度的计算都是在一定面积内(一般是瘤颈口部分的支架网格)数孔隙的个数，然后通过将孔隙的个数除以该面积得到瘤颈口的孔隙密度。由于支架的表面不是一个平面，这种计算方法得到的结果并不准确。在本实施例中，计算单个孔隙所占的面积，然后取其倒数作为每个单独网格节点处的孔隙密度，可以使支架表面的孔隙密度以一种云图的形式准确地呈现。

在其中一实施例中，计算贴壁性包括：根据血管中心线上其中一点对应的虚拟支架截面积除以该点对应的血管截面积，得到此处对应的贴壁性；或根据血管中心线上其中一点对应的虚拟支架截面周长除以该点对应的血管截面周长，得到此处对应的贴壁性；其中虚拟支架截面周长以及血管截面周长均由计算得到。

如图11所示，支架表面的贴壁性可通过两种方式定义，一种方式是将其定义为支架某处圆截面的面积除以该处血管的截面积后得到的商，另一种方式是将其定义为支架某处圆截面的周长除以该处血管的周长后得到的商。

在本实施例中，通过将各网格节点坐标按照编织的顺序进行存储，并以该顺序连接所有的网格节点坐标即可虚拟显示支架在血管中展开的真实形貌，并且提供多个用于参考的相关虚拟支架参数。

上述用于颅内动脉瘤的支架型号匹配方法，采用平行传输标架下的中心线法向矢量计算支架网格节点的周向角度坐标，这样可以避免采用Frenet标架时因为中心线密切平面发生变化而人为引入的网格扭曲，符合支架植入的临床实际。并且利用事先计算好整条中心线上所有数据的策略使得后续的人机交互简化为实时地显示不同数据子集的问题，大大减少了在交互过程中的等待时间，有利于临床医生在手术室里进行快速的规划。

在对支架名义长度进行计算时，预先计算好的整条中心线上所有数据为基础，因而可以快速实时地通过计算所指定的中心线片段子集中的片段数量来计算支架的名义长度并且呈现支架在远近端之间展开后的形貌以及其他所有数据。

如图12所示，还提供了一种支架模拟显示方法，根据上述的支架型号匹配方法获取匹配支架后，模拟显示该支架在所述目标区域中的血管中经过拖曳后位置变化，包括：在虚拟支架模型中显示所述支架展开后的初始远端位置以及初始近端位置；获取更新远端位置；计算更新远端位置与初始位置之间的中心线片段个数，相应的将初始近端位置朝远端移动方向移动相应的中心线片段个数，以获取并显示更新近端位置。

由于虚拟支架模型呈现的为支架展开后的状态，并且展开长度为感兴趣区域中整段中心线的长度，而实际选取的支架展开后的长度短于虚拟支架模型的长度。这样在进行操作过程中，只要在虚拟支架模型上选择某一个中心线片段对应的支架丝段作为远端或近端，则可呈现在该段对应血管中支架呈现的展开形态。

而对支架进行拖曳过程中，由于在改变远端的过程中要保持支架的名义长度不变，即支架丝段的数量不变，也即中心线片段的数量不变。因此，远端位置移动了几个中心线片段，近端也要移动相应数量的中心线片段。这样在对应支架进行模拟拖曳时，不用频繁的计算每次移动的数据，通过预先得到整条中心线上的数据，可快速实时地通过提取不同的中心线片段子集(保持子集内片段数量不变)，并且显示支架在不同位置展开后的形貌以及其他所有数据。

应该理解的是，虽然图1-2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1-2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图3所示，提供了一种用于颅内动脉瘤的支架型号匹配装置，包括：三维血管模型构建模块301、数据获取模块302、名义直径以及长度得到模块303和支架型号获取模块304，其中：

三维血管模型构建模块301，用于获取与颅内动脉血管相关的影像数据，通过对影像数据的处理构建三维血管模型。

数据获取模块302，用于获取所述三维血管模型中目标区域，并提取目标区域中的血管中心线以及上所述血管中心线上各点的多个中心线数据。

名义直径以及长度得到模块303用于根据血管中心线以及各所述中心线数据进行处理后，得到支架的名义直径以及名义长度。

支架型号获取模块304，用于根据所述支架的名义直径以及名义长度在预设的支架数据库中获取匹配的支架型号。

关于用于颅内动脉瘤的支架型号匹配装置的具体限定可以参见上文中对于用于颅内动脉瘤的支架型号匹配方法的限定，在此不再赘述。上述用于颅内动脉瘤的支架型号匹配装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图13所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储支架数据库数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种用于颅内动脉瘤的支架型号匹配方法。

本领域技术人员可以理解，图13中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取所述三维血管模型中目标区域，并提取目标区域中的血管中心线以及所述血管中心线上各点的多个中心线数据；

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims

1.用于颅内动脉瘤的支架型号匹配方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的支架型号匹配方法，其特征在于，根据血管中心线以及各所述中心线数据进行处理后，得到在所述三维血管模型目标区域中展开后的虚拟支架模型，以及计算与所述虚拟支架模型相关的虚拟支架参数；

所述虚拟支架参数包括：所述虚拟支架的各网格节点坐标、金属覆盖率、孔隙密度、贴壁性；

所述虚拟支架模型由依次连接各所述网格节点坐标后得到。

3.根据权利要求2所述的支架型号匹配方法，其特征在于，根据血管中心线以及各所述中心数据进行处理，得到支架的名义直径以及名义长度包括：

4.根据权利要求2所述的支架型号匹配方法，其特征在于，根据血管中心线以及各所述中心线数据进行处理，得到网格节点坐标包括：

根据将其中一网格节点相对血管中心线上对应点的矢量，以及中心线上该点的矢径进行叠加后，得到所述网格节点的坐标；

5.根据权利要求4所述的支架型号匹配方法，其特征在于，根据血管中心线以及各所述中心线数据进行处理，得到金属覆盖率以及孔隙密度包括：

将所述虚拟支架上各网格节点的金属覆盖率以及孔隙密度通过插值以云图的形式进行可视化。

6.根据权利要求5所述的支架型号匹配方法，其特征在于，根据血管中心线以及各所述中心线数据进行处理，得到所述贴壁性包括：

所述中心线数据包括：血管截面积；

7.支架模拟显示方法，其特征在于，根据权利要求1-6任意一项所述的支架型号匹配方法获取匹配支架后，模拟显示该支架在所述目标区域中的血管中经过拖曳后位置变化，包括：

获取更新远端位置；

8.一种用于颅内动脉瘤的支架型号匹配装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取所述三维血管模型中目标区域，并提取目标区域中的血管中心线以及所述血管中心线上各点的多个中心线数据；

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。