CN115553818B - 一种基于融合定位的心肌活检*** - Google Patents

一种基于融合定位的心肌活检*** Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于融合定位的心肌活检***,涉及外科诊疗仪器领域。心肌活检***包括:超声图像获取单元、图像处理单元、图像融合装置、融合显示装置以及心肌活检装置。超声图像获取单元用于采集或接收术前超声图像,并将超声图像与目标患者的心动周期数据关联,图像处理单元用于对多张术前超声图像按照目标患者的心动周期进行划分,分别接收心动周期中每个心动状态的图像集,进行轮廓特征提取获取心室轮廓图像,超声图像获取单元还用于实时采集实时图像,图像融合装置用于将术前超声图像所提取的轮廓信息按心动周期投影到实时图像中的对应轮廓位置。

Description

一种基于融合定位的心肌活检***
技术领域
本发明涉及外科诊疗仪器技术领域,具体涉及一种基于融合定位的心肌活检***。
背景技术
心肌活检主要用于心肌的浸润性或炎症性的疾病的确诊,如心肌的排异反应、心肌肉瘤样病变的诊断、心脏血色素沉着症、心脏纤维弹力组织增生和心脏的糖原累积病。一些感染性累及心肌的疾病可以通过心肌的活检帮助明确诊断。以心肌炎为例,心肌活检是确定引起炎症原因的最直接、最准确手段。
心肌活检可以采取经桡动脉、左心室、心内膜心肌活检的方法,在活检前需要进行超声图像采集或者心室造影,明确心室的图形;或者可以经颈静脉,锁骨下静脉和股静脉的静脉中,通过静脉插管放入心肌活组织检查钳进行右心室活检。
活检时,经过指引导管,将活检钳导管端孔置于心室腔,而未抵住心室壁,导管头端距离心室壁以2-3cm为宜。如果距离过近容易造成穿孔,距离太远则会增加二尖瓣腱索损伤的风险。用肝素盐水纱布擦拭心内膜心肌活检钳,在X线或超声指引下,引导管送入活检钳,将其送至室心尖或者室外侧壁,透视下调整活检钳的位置,回撤活检钳约1cm,张开钳口,重新将活检钳前送,一旦感受到阻力,快速的闭合钳口,平稳回拽活检钳,使其脱离心室壁。
但是,手术时不管是超声引导还是X射线引导,由于涉及到心脏部位,必须尽快完成活检取样,否则很容易造成心肌损伤、感染等问题,而如果操作失当又容易造成心内间隔穿刺,因此,有效地图像引导至关重要。现有的引导方式均是采用直接图像引导的方式,引导过程完全依赖于实时的超声图像或X射线图像。这种图像极度依赖于医师对于超声的即时观察,而超声图像的边界往往并不足够清晰,在高度紧张情况,容易引起失误。
发明内容
针对上述问题,本发明希望提供一种基于融合定位的心肌活检***,包括:超声图像采集装置、图像处理单元、图像融合装置、融合显示装置以及心肌活检装置,所述超声图像采集装置用于采集或接收目标患者的术前超声图像,并且将术前超声图像与外部的ECG检测装置采集的目标患者的心动周期数据关联;所述图像处理单元用于对多张术前超声图像按照目标患者的心动周期进行划分,划分成不同心跳状态的图像集,所述图像处理单元分别从心动周期中每个心动状态的图像集中选取周期末的图像进行轮廓特征提取获取相应周期末左心室或者右心室的轮廓图像;所述实时图像采集装置还用于术中采集心脏部位的实时图像,所述图像融合装置用于根据当前患者的心动周期将相应周期末的提取的轮廓信息以弱轮廓线形式投影到所述实时图像中的对应轮廓位置。
进一步地,还包括X射线图像采集装置。
进一步地,所述图像融合装置基于所采集的实时超声图像进行轮廓提取,并且将所提取的实时轮廓与预先提取的轮廓图像进行匹配,进而确定当前超声图像与轮廓图像之间的映射关系。
进一步地,在对患者进行图像采集时,采用ECG检测装置同步采集患者的心电数据,以确定患者的心动周期。
进一步地,所述图像处理装置用于对实时轮廓图进行截取,截取心内间隔部分的轮廓与预先提取的轮廓图像中心内间隔部分匹配,以心内间隔部分的匹配结果为基准,将预先提取的轮廓图像投影到实时超声图像,与实时超声图像融合。
进一步地,在对患者进行图像采集时,采用ECG检测装置同步采集患者的心电数据,以确定患者的心动周期。
进一步地,将所述心动周期划分为收缩期和舒张期两个心动状态。
轮廓选取基于活检钳***位置确定,比如,经颈静脉,锁骨下静脉和股静脉的静脉的活检则提取右心室轮廓,轮廓提取可以在术前进行。
本发明的心肌活检***能够将预先精确采集的不同心动状态的心室壁极限位置,投影到实时的超声图像或者X射线图像上,为医务人员提供更加清晰的心室边界概念,有助于对业务不够熟练的医务人员提供更明确地指引,进而有效地控制手术风险。
附图说明
图1为本发明的心肌活检***的架构示意图。
图2为本发明的心肌活检***进行图像融合过程的示意性流程图。
图3-6为以右心室为例进行的图像融合示意,其中图3为扩张期末的术前超声图像,图4为选定的感兴趣区域视图,这里设感兴趣区域为心室间隔和右侧壁,图5为掩模处理后的感兴趣区域,图6为在实时图像上以弱轮廓形式显示的扩张期末轮廓线。
具体实施方式
实施例1
本实施例提供一种基于融合定位的心肌活检***。如图1所示,本实施例的基于融合定位的心肌活检***包括:图像采集单元101、图像处理单元102、图像融合装置103、融合显示装置104以及心肌活检装置,图像采集单元101用于采集或接收目标患者的术前超声图像。在对患者进行术前检查时,还要采用ECG心电监测设备同步采集患者的心电数据,以确定患者的心动周期。将术前超声图像与目标患者的心动周期数据关联,术前超声图像处理单元用于对多张术前超声图像按照目标患者的心动周期进行划分,划分成不同心动状态的图像集。本实施例中,以收缩和舒张期两个心动状态为例进行心动周期的描述。
图像处理单元102分别接收心动周期中每个心动状态的图像集,从中选取周期末、轮廓清晰的超声图像进行轮廓特征提取以获取右心室的轮廓图像。当然,本发明方法还可以应用于左心室的心肌活检操作。
在优选实现方式中,轮廓提取的过程如下:
从术前超声图像集中调取舒张期末端的若干张,比如,3张或5张图像,调取收缩期末端的的若干张,比如,3张或5张图像。在一种实现方式中,对从多张周期末期图像提取的轮廓进行平均,获得收缩和舒张期末期的均化轮廓图。
然后,对图像进行滤波降噪处理,对高阶噪声进行平滑处理,比如降噪可以采用P-M模型进行或者采用中值滤波降噪算法或高斯滤波进行滤波处理。
利用Canny算子或者Sobel算子进行边缘检测,Canny算子可以检测出更加细腻的边缘轮廓信息,但是计算更为繁琐复杂,就本发明而言,图像中的很多细节轮廓并不重要,重要的是在心肌活检之前,对心室壁不同心动状态下极限位置的确定,以免术中对患者心肌的损伤乃至穿刺。因此,可以在医师手动选取的基础上手动对心肌轮廓图中的感兴趣部位进行圈定,截取出圈定区域的图像。然后,借助Sobel算子基于图像梯度进行边缘轮廓的确定。
Sobel算子包括横向算子Gx和纵向算子Gy
Figure SMS_1
即,在获取到期末图像之后,医师进行手动轮廓的大体确认,基于医师圈定的轮廓位置,提取出相应位置处的像素,利用掩膜将其余位置的像素值归零,如图4和5所示。
对于非零区域的每一个像素,提取该像素为中心的3*3子区域内的像素值,构成3*3的矩阵,分别与Gx和Gy卷积,获得相应卷积结果值
Figure SMS_2
和/>
Figure SMS_3
:基于下式计算每个像素处的梯度值G和梯度方向:
Figure SMS_4
对选定轮廓区域中所有像素点按照上述方式计算相应梯度值和梯度方向,剔除梯度方向角与相邻若干像素梯度方向角均相差大于阈值,比如45度,用相邻像素均值替代,以便去除突变的毛刺点。
利用最小二乘法对轮廓内像素点的梯度值进行拟合,确定最大梯度曲线作为当前心动周期的心室壁轮廓,该最大梯度曲线的线宽尽可能窄,以免对后续实时图像造成干扰。
以同样方式,再对收缩期末期的轮廓图进行提取。
在进行心肌活检时,图像采集单元101实时或间隔性采集患者的超声图像,ECG装置实时采集患者的心跳数据并将心动周期同步到图像融合装置103。
如图6所示,图像融合装置103将上述步骤中提取的轮廓数据根据心动周期投影到实时图像数据中,即在心脏收缩期将收缩期末轮廓投影到实时图像数据中,在心脏舒张期将舒张期末期轮廓投影到实时图像数据中,投影时以弱轮廓线的形式进行投影,在提供位置参考的同时避免对实时图像造成较大干扰。
在进行轮廓投影时,需要从实时超声图像中提取锚定点或锚定段,可以将心肌壁上轮廓足够清晰的一段或者特征点作为锚定点进行实时图像与投影轮廓的对准。比如,将心室间隔处梯度值超过平均梯度值110%的一段作为锚定段,基于锚定段的位置将投影轮廓投影到实时图像中。
以经右颈内静脉进行活检为例,活检时,患者头低、肩高***,从右颈静脉进行穿刺,***引导丝。导丝***过程中实时进行超声图像采集(或辅以斜向60度X射线检测),导丝到位以后,***活检钳,此时实时采集超声图像以及患者ECG心动数据,将已提取的患者轮廓数据根据心动周期投影到实时图像数据中,即在心脏收缩期将收缩期末轮廓投影到实时图像数据中,在心脏舒张期将舒张期末期轮廓投影到实时图像数据中,进行融合显示,如图6所示。每一个心动周期末,对投影轮廓的位置与实时图像进行匹配以及二次校准(必要时基于匹配的角度差对轮廓进行旋转),避免由于超声设备的移动投影轮廓的失准。采用这种方式,可以为操作者提供更为清晰的边界警示,避免由于力度过大引起的心肌损伤或穿刺。
需要说明的是,虽然上述以右心室为例进行的描述,但是本发明方法可以应用其他心室。并且,本发明方法可以根据需要调整轮廓显示与实时超声显示的亮度比。此外,根据使用需要,舒张期和收缩期的轮廓显示可以适当延长,即同时显示舒张期末轮廓和收缩期末轮廓,但是这样容易导致医务人员收到干扰较多。
虽然上面结合本发明的优选实施例对本发明的原理进行了详细的描述,本领域技术人员应该理解,上述实施例仅仅是对本发明的示意性实现方式的解释,并非对本发明包含范围的限定。

Claims (4)

1.一种基于融合定位的心肌活检***,其特征在于,包括:超声图像采集装置、图像处理单元、图像融合装置以及融合显示装置, 所述超声图像采集装置用于采集或接收目标患者的术前超声图像,并且将术前超声图像与外部的ECG检测装置采集的目标患者的心动周期数据关联; 所述图像处理单元用于对多张术前超声图像按照目标患者的心动周期进行划分,划分成不同心动状态的图像集,所述图像处理单元分别从心动周期中每个心动状态的图像集中选取周期末的图像进行轮廓特征提取获取相应周期末左心室或者右心室的轮廓图像; 所述超声图像采集装置还用于术中采集心脏部位的实时图像,所述图像融合装置用于根据当前患者的心动周期将相应周期末的提取的轮廓信息以弱轮廓线形式投影到所述实时图像中的对应轮廓位置,所述图像处理装置用于对实时轮廓图进行截取,截取心内间隔部分的轮廓与预先提取的轮廓图像中心内间隔部分匹配,以心内间隔部分的匹配结果为基准,将预先提取的轮廓图像投影到实时超声图像,与实时超声图像融合, 其中,轮廓提取过程包括: 在获取到期末图像之后,进行手动轮廓的确认,提取出相应位置处的像素,利用掩膜将其余位置的像素值归零,
对于非零区域的每一个像素,提取该像素为中心的3*3子区域内的像素值,构成3*3的矩阵,分别与Gx和Gy卷积,获得相应卷积结果值
Figure QLYQS_1
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Figure QLYQS_2
:/>
Figure QLYQS_3
基于下式计算每个像素处的梯度值G和梯度方向/>
Figure QLYQS_4
:/>
Figure QLYQS_5
Figure QLYQS_6
Figure QLYQS_7
对选定轮廓区域中所有像素点按照上述公式计算相应梯度值和梯度方向,利用最小二乘法对轮廓内像素点的梯度值进行拟合,确定最大梯度曲线作为当前心动周期的心室壁轮廓。
2.根据权利要求1所述的基于融合定位的心肌活检***,其特征在于,所述心肌活检***还包括X射线图像采集装置。
3.根据权利要求1所述的基于融合定位的心肌活检***,其特征在于,在对患者进行图像采集时,采用ECG检测装置同步采集患者的心电数据,以确定患者的心动周期。
4.根据权利要求1所述的基于融合定位的心肌活检***,其特征在于,将所述心动周期划分为收缩期和舒张期两个心动状态。
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