CN114831729A - 超声心动图和ct多模态图像融合的左心耳封堵模拟*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及超声心动图和CT多模态图像融合的左心耳封堵模拟***，属于医疗器械技术领域。本发明通过两种影像学方法的联合运用，分别采集两者的DICOM图像数据，设计软件实现融合成像，将左心耳内部结构、功能以及外部形态和毗邻同时显现，然后模拟进行封堵器的匹配，使手术医师在术前就可以运用左心耳封堵模拟装置选择手术策略，选择最佳、最合适的封堵器装置，通过本发明提高手术成功率。本发明提供的图像融合模拟***可实现左心耳的经食管实时四维超声心动图和CT多模态图像的融合，对左心耳进行内部结构和功能以及外部整体形态和左心耳毗邻的融合，为提高左心耳封堵术的成功率，减少并发症提供切实可行的影像学方法。
Description
技术领域
本发明涉及超声心动图和CT多模态图像融合的左心耳封堵模拟***，属于医疗器械技术领域。
背景技术
目前，在左心耳封堵手术中，临床应用多是在经食管超声心动图或CT单一模态影像学方法引导的基础上，结合术中心血管造影来实现观察左心耳封堵的效果。
然而，随着左心耳封堵术特别是极简式手术方式的广泛开展，一方面左心耳封堵术后残余分流率较高，仍是心血管科医生面临的重要难题之一，残余分流量多的患者封堵器表面血栓形成的风险增加，除了需要长期抗凝治疗外，还需要对残腔进行再次封堵；另一方面由于左心耳的解剖形态多样，常规的方法对左心耳解剖形态及其毗邻形态的评价有限，左心耳封堵术中进行左心耳造影时也可以测量锚定区直径、左心耳深度等，但在术中对左心耳的评价有限，即刻选择封堵策略相对比较仓促、不够精准。上述情况可能造成左心耳封堵失败，或封堵术后残余分流量较多、封堵器移位甚至脱落等情况的发生，同样手术医生在选择封堵器装置时也存在困难，影响手术效果。所以，本技术领域亟需解决如何在术前模拟左心耳封堵效果，减少左心耳封堵术后残余分流等并发症，提高手术成功率的技术问题。
发明内容
本发明的目的是为解决如何在术前模拟左心耳封堵效果，减少左心耳封堵术后封堵器周围残余分流、移位甚至脱落等并发症，提高手术成功率的技术问题。
为达到解决上述问题的目的，本发明所采取的技术方案是提供一种经食管实时四维超声心动图和CT多模态图像融合预测左心耳封堵效果的方法，包括以下步骤：
步骤1：获取人体心脏左心耳经食管实时四维超声心动图和CT的DICOM(DigitalImaging and Communications in Medicine，医学数字成像和通信)格式图像数据；
步骤2：对人体心脏的CT图像进行阈值分割；对于典型的心脏分割任务，通过全卷积神经网络FCN(Fully-Convolutional Neural Networks)将输入的CT图像生成右室/左室/右房/左房与基本血管结构；FCN基于公开的全心脏分割数据集，通过U结构网络与监督学习框架进行模型训练；采用心脏结构中的所有网格点进行主方向提取；对于给定的DSCT(Dual Source CT，双源CT)图像
其中，C为通道数目，D，H，W分别为输入图像的厚度，高度和宽度。
步骤3：对人体左心耳经食管实时四维超声图像，基于极大化-期望EM(Expectation-Maximization，EM)算法进行预处理与分割；分割过程首先通过四腔平面选取基本位置，基于Sobel算子进行局部区域膨胀，并引入时序权重用于CT与TEE(经食管超声心动图，transesophageal echocardiography，TEE)之间的相似性度量；给定RT4D-TEE超声图像序列，共包含NB张3D-TEE图像，模型将得到NB个点集合Yl用于表征超声图像中的四腔轮廓。
步骤4：基于处理完毕的CT图像与超声图像，通过与现有方法类似的穷举离散搜索方法执行初始粗超声帧与CT层位匹配；对于每个时间点t，带有最小均方误差的截面将作为刚性变换为最优匹配；
步骤5：对心脏腔室、左心耳的CT三维模型和左心耳的超声四维模型进行空间配准，得到基于超声/CT图像的左心耳图像的融合模型，通过可视化的方式实现两种图像模态的联合显示，得到超声/CT图像的左心耳图像的融合模型；
步骤6：基于左心耳图像的融合模型，模拟将左心耳封堵装置放入左心耳融合模型，用于辅助临床医生对于病灶等级判别，并指导手术规划与术后效果评估。
优选地，上述步骤5中空间配准包括配准算法，配准算法将两种异构的图像模态通过特征变换映射到同一个坐标空间之下，并且能够对于运动造成的局部非刚性形变具备较好的鲁棒性。
优选地，上述步骤5中融合模型显示的左心耳内表面设有定位锚定区，底部有左心耳深度的标志点；上述步骤6中模拟将左心耳封堵装置放入左心耳融合模型，是将左心耳封堵装置放置于锚定区。
本发明提供一种左心耳封堵模拟***，包括：
数据采集模块，用于获取人体心脏左心耳经食管实时四维超声心动图和CT的DICOM格式图像数据；
数据处理模块，用于处理人体心脏的CT图像和人体左心耳经食管实时四维超声图像，并建模；对心脏腔室、左心耳的CT三维模型和左心耳的超声四维模型进行空间配准，得到基于超声/CT图像的左心耳图像的融合模型；
模拟手术模块，用于模拟将左心耳封堵装置放入左心耳融合模型；
风险评估模块，用于辅助临床医生对于病灶进行判别，并指导手术规划与术后效果评估；根据模拟效果选择合适的左心耳封堵装置和手术方案。
优选地，所述模拟手术模块中设有用于模拟不同类型左心耳封堵装置的匹配装置。
优选地，所述匹配装置上设有用于与左心耳锚定区锚定的结构。
本发明提供一种存储装置，所述存储装置存储有多条指令，所述指令适于执行上述的一种经食管实时四维超声心动图和CT多模态图像融合预测左心耳封堵效果的方法中的步骤。
本发明提供上述一种左心耳封堵模拟***在非诊断方法和非治疗方法上的应用。
本发明提供上述一种经食管实时四维超声心动图和CT多模态图像融合预测左心耳封堵效果的方法在非诊断方法和非治疗方法上的应用。
相比现有技术，本发明具有如下有益效果：
本发明涉及一种经食管实时四维超声心动图和CT多模态图像融合***和左心耳封堵模拟装置。通过两种影像学方法的联合运用，分别采集两者的DICOM图像数据，设计软件实现融合成像，将左心耳内部结构和功能以及外部形态和毗邻同时显现，然后模拟进行封堵器的匹配，使手术医师在术前就可以运用左心耳封堵模拟装置选择手术策略，选择最佳、最合适的封堵器装置，通过本发明提高手术成功率。本发明提供的左心耳多模态融合-预测***可实现左心耳的经食管实时四维超声心动图和CT多模态图像的融合，对左心耳进行内部结构和功能以及外部整体形态和左心耳毗邻的融合，从而为提高左心耳封堵术的成功率，减少并发症提供切实可行的影像学方法。
本发明提供的左心耳封堵模拟***可实现左心耳封堵器装置和左心耳的匹配，帮助临床医生选择最合适的封堵器装置；本发明对常规左心耳封堵器选择的可行性、准确性及可推广性，为提高左心耳封堵术的成功率，减少并发症提供切实可行的影像学方法。
本发明有助于选择最合适的封堵器装置，对特殊形态的左心耳有助于判断是否适合封堵以及封堵器的选择；本发明有助于设计特殊形态的封堵器装置，指导装置的设计以及在现有装置的基础上进行改进，为左心耳封堵器装置改良奠定基础。
附图说明
图1为基于融合图像的封堵器选择与残余分流等并发症的分析过程图。
图2为模拟左心耳放置左心耳封堵装置示意图一。
图3为模拟左心耳放置左心耳封堵装置示意图二。
具体实施方式
为使本发明更明显易懂，兹以优选实施例，并配合附图作详细说明如下：
如图1-3所示，为减少左心耳封堵术后残余分流率，提高手术成功率，本发明提供一种经食管实时四维超声心动图和CT多模态图像融合预测左心耳封堵效果的方法，包括以下步骤：
步骤1：获取人体心脏左心耳经食管实时四维超声心动图和CT的DICOM格式图像数据；
步骤2：对人体心脏的CT图像进行阈值分割；对于典型的心脏分割任务，通过全卷积神经网络FCN将输入的CT图像生成右室/左室/右房/左房与基本血管结构；FCN基于公开的全心脏分割数据集，通过U结构网络与监督学习框架进行模型训练；采用心脏结构中的所有网格点进行主方向提取；对于给定的DSCT图像
其中，C为通道数目，D，H，W分别为输入图像的厚度，高度和宽度。
步骤3：对人体左心耳经食管实时四维超声图像，基于极大化-期望EM算法进行预处理与分割；分割过程首先通过四腔平面选取基本位置，基于Sobel算子进行局部区域膨胀，并引入时序权重用于CT与TEE之间的相似性度量；给定RT4D-TEE超声图像序列，共包含NB张3D-TEE图像，模型将得到NB个点集合Yl用于表征超声图像中的四腔轮廓。
步骤4：基于处理完毕的CT图像与超声图像，通过与现有方法类似的穷举离散搜索方法执行初始粗超声帧与CT层位匹配；对于每个时间点t，带有最小均方误差的截面将作为刚性变换为最优匹配；
步骤5：对心脏腔室、左心耳的CT三维模型和左心耳的超声四维模型进行空间配准，得到基于超声/CT图像的左心耳图像的融合模型，通过可视化的方式实现两种图像模态的联合显示，得到超声/CT图像的左心耳图像的融合模型；
步骤6：基于左心耳图像的融合模型，模拟将左心耳封堵装置放入左心耳融合模型，用于辅助临床医生对于病灶等级判别，并指导手术规划与术后效果评估。
上述步骤5中空间配准包括配准算法，配准算法将两种异构的图像模态通过特征变换映射到同一个坐标空间之下，并且能够对于运动造成的局部非刚性形变具备较好的鲁棒性。
上述步骤5中融合模型显示的左心耳内表面设有定位锚定区，底部有左心耳深度的标志点；上述步骤6中模拟将左心耳封堵装置放入左心耳融合模型，是将左心耳封堵装置放置于锚定区。
本发明提供一种超声心动图和CT多模态图像融合的左心耳封堵模拟***，包括：
数据采集模块，用于获取人体心脏左心耳经食管实时四维超声心动图和CT的DICOM格式图像数据；
数据处理模块，用于处理人体心脏的CT图像和人体左心耳经食管实时四维超声图像，并建模；对心脏腔室、左心耳的CT三维模型和左心耳的超声四维模型进行空间配准，得到基于超声/CT图像的左心耳图像的融合模型；
模拟手术模块，用于模拟将左心耳封堵装置放入左心耳融合模型；
风险评估模块，用于辅助临床医生对于病灶进行判别，并指导手术规划与术后效果评估；根据模拟效果选择合适的左心耳封堵装置和手术方案。
上述模拟手术模块中设有用于模拟不同类型左心耳封堵装置的匹配装置。
上述匹配装置上设有用于与左心耳锚定区锚定的结构。
本发明提供一种存储装置，存储装置存储有多条指令，这些指令适于执行根据上述一种经食管实时四维超声心动图和CT多模态图像融合预测左心耳封堵效果的方法中的步骤。
本发明提供的一种超声心动图和CT多模态图像融合的左心耳封堵模拟***可实现左心耳的经食管实时四维超声心动图和CT多模态图像的融合，应用于集成了左心耳影像建模及其融合***的嵌入式设备，
图像融合包括如下步骤：获取人体心脏左心耳经食管实时四维超声心动图和CT的DICOM格式图像数据；对人体心脏的CT图像进行阈值分割；对于典型的心脏分割任务，全卷积神经网络FCN将输入CT图像生成右室/左室/右房/左房(RV/LV/RA/LA)与基本血管结构如主动脉(Aorta)等。FCN基于公开的全心脏分割数据集，通过U结构网络与监督学***面选取基本位置，基于Sobel算子进行局部区域膨胀，并引入时序权重用于CT与TEE(经食管超声心动图transesophageal echocardiography，TEE)之间的相似性度量。给定RT4D-TEE超声图像序列，共包含NB张3D-TEE图像，模型将得到NB个点集合Yl用于表征超声图像中的四腔轮廓。
本发明提供的一种经食管实时四维超声心动图和CT多模态图像融合左心耳封堵模拟***，包括经食管实时四维超声心动图和CT多模态图像融合***和匹配装置；
其中，图像融合***，包括经食管超声心动图和CT图像；经食管超声心动图图像包括二维和四维图像；CT图像，包括二维和三维图像；匹配装置，为模拟不同类型的左心耳封堵器装置；匹配装置上具有不同封堵器装置的锚定区。
一种超声心动图和CT多模态图像融合的左心耳封堵模拟***的左心耳影像建模方法包括：
1.获取人体左心耳的超声图像及CT数据，运用医疗检测仪器采集患者的左心耳DICOM格式的超声影像数据及CT数据。
2.在患者左心耳超声图像中，首先基于极大化-期望EM算法进行预处理与分割。分割过程首先通过四腔平面选取基本位置，基于Sobel算子进行局部区域膨胀，并引入时序权重用于CT与TEE之间的相似性度量。
3.在人体心脏的CT图像中，首先采用FCN进行心脏基本结构的分割。对于典型的心脏分割任务，FCN将输入CT图像生成左右心室/房(RV/LV/RA/LA)与基本血管结构(Aorta等)。FCN基于公开的全心脏分割数据集，通过U结构网络与监督学习框架进行模型训练。在此基础上，进一步采用心脏结构中的所有网格点进行主方向提取。
4.基于处理完毕的CT图像与超声图像，通过与现有方法类似的穷举离散搜索方法执行初始粗超声帧与CT层位匹配。对于每个时间点t，带有最小均方误差的截面将作为刚性变换为最优匹配。
5.对心脏腔室、左心耳的CT三维模型和左心耳的超声四维模型进行空间配准，得到基于超声-CT图像的左心耳图像的融合模型，其中包括：设计一个配准算法，将两种异构的图像模态通过特征变换映射到同一个坐标空间之下，并且能够对于运动造成的局部非刚性形变具备较好的鲁棒性。最终通过可视化的方式实现两种图像模态的联合显示，得到超声-CT图像的左心耳图像的融合模型，用于临床诊断。
6.进行基于多模态特征融合的计算机辅助诊断框架研究：在完成多模态配准工作后，需要基于可视化图像数据设计相应的计算机辅助诊断算法，用于辅助临床医生对于病灶等级判别，并指导手术规划与术后效果评估。
左心耳图像的融合模型的内表面上具有定位锚定区结构；左心耳图像的融合模型的底部具有左心耳深度的标志点；左心耳封堵器装置放置于锚定区结构上。
左心耳图像的融合模型的内表面，向可移动部的本体内部位置延伸的方向上，设有定位锚定区结构；通过将左心耳封堵器装置放置于锚定区结构上，实现对左心耳的封堵。
匹配装置，为模拟不同类型的左心耳封堵器装置；匹配装置上具有不同封堵器装置对应的不同锚定区。
左心耳图像的融合模型中位于左心耳内口和回旋支的位置，分别设有锚定区。锚定区的位置，针对不同形态的左心耳为可调节的结构。左心耳外口的位置，位于华法林嵴和二尖瓣环之间，该连线与锚定区连线的区域设有覆盖区，针对不同形态的左心耳为可调节的结构。覆盖区和锚定区可针对不同类型的封堵器装置。
本发明提供一种左心耳封堵模拟***可实现左心耳封堵器装置和左心耳的匹配，有助于选择最合适的封堵器装置；设置匹配装置，匹配装置上具有不同封堵器装置对应的不同锚定区；左心耳图像的融合模型中锚定区的位置为可调节的结构，还设有覆盖区，针对不同形态的左心耳为可调节的结构。覆盖区和锚定区可针对不同规格、型号的封堵器装置。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例，并非对本发明任何形式上和实质上的限制，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的前提下，还将可以做出若干改进和补充，这些改进和补充也应视为本发明的保护范围。凡熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，当可利用以上所揭示的技术内容而做出的些许更动、修饰与演变的等同变化，均为本发明的等效实施例；同时，凡依据本发明的实质技术对上述实施例所作的任何等同变化的更动、修饰与演变，均仍属于本发明的技术方案的范围内。
Claims (9)
1.一种经食管实时四维超声心动图和CT多模态图像融合预测左心耳封堵效果的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：获取人体心脏左心耳经食管实时四维超声心动图和CT的DICOM格式图像数据；
步骤2：对人体心脏的CT图像进行阈值分割；对于典型的心脏分割任务，通过全卷积神经网络FCN将输入的CT图像生成右室/左室/右房/左房与基本血管结构；FCN基于公开的全心脏分割数据集，通过U结构网络与监督学习框架进行模型训练；采用心脏结构中的所有网格点进行主方向提取；
步骤3：对人体左心耳经食管实时四维超声图像，基于极大化-期望EM算法进行预处理与分割；分割过程首先通过四腔平面选取基本位置，基于Sobel算子进行局部区域膨胀，并引入时序权重用于CT与TEE之间的相似性度量；
步骤4：基于处理完毕的CT图像与超声图像，通过与现有方法类似的穷举离散搜索方法执行初始粗超声帧与CT层位匹配；对于每个时间点t，带有最小均方误差的截面将作为刚性变换为最优匹配；
步骤5：对心脏腔室、左心耳的CT三维模型和左心耳的超声四维模型进行空间配准，得到基于超声/CT图像的左心耳图像的融合模型，通过可视化的方式实现两种图像模态的联合显示，得到超声/CT图像的左心耳图像的融合模型；
步骤6：基于左心耳图像的融合模型，模拟将左心耳封堵装置放入左心耳融合模型，用于辅助临床医生对于病灶等级判别，并指导手术规划与术后效果评估。
2.根据权利要求1所述的一种经食管实时四维超声心动图和CT多模态图像融合预测左心耳封堵效果的方法，其特征在于：所述步骤5中空间配准包括配准算法，配准算法将两种异构的图像模态通过特征变换映射到同一个坐标空间之下，并且能够对于运动造成的局部非刚性形变具备较好的鲁棒性。
3.根据权利要求1所述的一种经食管实时四维超声心动图和CT多模态图像融合预测左心耳封堵效果的方法，其特征在于：所述步骤5中融合模型显示的左心耳内表面设有定位锚定区，底部有左心耳深度的标志点；所述步骤6中模拟将左心耳封堵装置放入左心耳融合模型，是将左心耳封堵装置放置于锚定区。
4.一种左心耳封堵模拟***，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于获取人体心脏左心耳经食管实时四维超声心动图和CT的DICOM格式图像数据；
数据处理模块，用于处理人体心脏的CT图像和人体左心耳经食管实时四维超声图像，并建模；对心脏腔室三维模型和左心耳的四维模型进行空间配准，得到基于超声/CT图像的左心耳图像的融合模型；
模拟手术模块，用于模拟将左心耳封堵装置放入左心耳融合模型；
风险评估模块，用于辅助临床医生对于病灶进行判别，并指导手术规划与术后效果评估；根据模拟效果选择合适的左心耳封堵装置和手术方案。
5.根据权利要求4所述的一种左心耳封堵模拟***，其特征在于：所述模拟手术模块中设有用于模拟不同类型左心耳封堵装置的匹配装置。
6.根据权利要求5所述的一种左心耳封堵模拟***，其特征在于：所述匹配装置上设有用于与左心耳锚定区锚定的锚定结构。
7.一种存储装置，其特征在于，所述存储装置存储有多条指令，所述指令适于执行根据权利要求1至3中任一项所述的一种经食管实时四维超声心动图和CT多模态图像融合预测左心耳封堵效果的方法中的步骤。
8.根据权利要求4至6中任一项所述的一种左心耳封堵模拟***在非诊断方法和非治疗方法上的应用。
9.根据权利要求1至3中任一项所述的一种经食管实时四维超声心动图和CT多模态图像融合预测左心耳封堵效果的方法在非诊断方法和非治疗方法上的应用。
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Cited By (2)
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2022
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