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一种基于应力应变的血管内超声弹性分析方法

摘要

本发明公开了一种基于应力应变的血管内超声弹性分析方法,属于计算机医学图像分析领域,特别涉及一种基于血管内超声图像弹性分析方法。首先在一个深度编解码配准网络模型中,令改进的代价函数最小化来估计血管壁位移,针对位移不平滑问题,引入两个不同权重的正则项来平滑位移,将迭代计算放在模型训练中,提高实际位移估计速度,然后在极坐标下基于应力应变计算位移的径向应变,最后使用彩色编码为径向应变生成应变弹性图,进而直观分析血管壁弹性。

著录项

  • 公开/公告号CN112465813A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-03-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京工业大学;

    申请/专利号CN202011491465.3

  • 发明设计人 汪友生;刘继荣;

    申请日2020-12-17

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/60(20170101);G06K9/32(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11203 北京思海天达知识产权代理有限公司;

  • 代理人沈波

  • 地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号

  • 入库时间 2023-06-19 10:08:35

说明书

技术领域

本发明涉及计算机医学图像分析领域,特别涉及一种基于血管内超声(Intravascular Ultrasound,IVUS)图像弹性分析方法。

背景技术

据统计,由心血管疾病引起的死亡已经成为人类死亡的三大主要原因之一,研究证明此类病发主要是由动脉粥样硬化(AS)引起的易损斑块破裂所导致。斑块的特性主要取决于其组成成分和几何形状,而这些又与血管壁的弹性性能相关,所以,研究血管壁的弹性性能对于早期发现和识别易损斑块预防心血管疾病的发生具有重要的临床意义。尽管动脉粥样硬化斑块具有临床意义,但目前的影像学方法很难直接评估斑块破裂和血栓形成的风险。

血管内超声技术能够提供血管横截面图像,显示血管内腔、管壁和粥样斑块的组织形态学特征以及斑块的病理组成,比冠状动脉造影成像更容易发现血管早期病变。一定血压下,斑块会表现出与周围血管组织不同的弹性性状。血管组织弹性是一种生物力学参数,主要受人体病理和生理过程影响。血流会导致动脉壁在周期性压力下发生变形,通常情况下,僵硬且弹性低的组织发生较小形变,而柔软且弹性大的组织发生较大形变。血液的循环压力被视为应力,动脉壁变形被视为应变。因此,分析血管壁和斑块在血压作用下的反应可以评估易损斑块破裂的可能性。

早期的血管弹性分析主要有声像弹性图和扩散波形的弹性图两种技术,它们通过测量组织的振动幅度等参数再以灰阶或伪彩色的形式显示出来。而组织的振动幅度测量需要额外的振动源,所以这种方法发展一直受到限制。上世纪90年代,血管内超声弹性图的发展应用为人体动态组织的弹性显像做出了重要的推进作用。它通过超声波及核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)等技术获取相关信号,提取管壁组织的运动信息,以此来描述相应组织的弹性特征,实现了管壁整体与局部弹性信息的可视化。

目前很多血管内超声弹性图都是基于射频信号,事实上IVUS图像也提供了很多丰富信息,但如何利用IVUS图像信息准确估计血管弹性以及预测易损斑块破裂方法仍是挑战。本发明介绍一种基于应力应变的血管内超声弹性分析方法。

发明内容

本发明的目的在于为血管壁提供一种更科学的弹性分析方法,首先在一个深度编解码配准网络模型中,令改进的代价函数最小化来估计血管壁位移,针对位移不平滑问题,引入两个不同权重的正则项来平滑位移,将迭代计算放在模型训练中,提高实际位移估计速度,求得位移之后基于应力应变计算径向应变,使用彩色编码为径向应变生成应变弹性图,进而直观分析血管壁弹性。

一种基于应力应变的血管内超声弹性分析方法,该方法包括如下步骤:

步骤1,从互联网获取医学图像序列,本文使用IVUS图像;

步骤2,将IVUS图像预处理,进行像素值归一化,感兴趣区域提取,仿射对齐,统一图像分辨率操作;

步骤3,将数据集按特定比例划分为训练数据集S

步骤4,基于配准模型进行位移估计;

步骤4.1,将S

步骤4.2,规定P

其中,Ω是图像中像素总数,i是对应图像上的点;

步骤4.3,为了使位移场D更加平滑,对位移场D计算改进后的平滑正则项S

S

其中,||·||表示计算位移场一阶惩罚正则项,w

步骤4.4,计算配准模型最终代价函数S

S

步骤4.5,使用反向传播优化更新网络权重参数w

步骤5,基于应力应变进行应变估计;

步骤5.1,将直角坐标中的位移变形场D转换为极坐标表示,得到径向方向位移r和角向方向位移w;

步骤5.2,定义变形梯度张量H为:

其中,(F,M)代表图像在配准之前点的位置,(f,m)代表图像在配准之后点的位置,且满足(f,m)=H(F,M);

步骤5.3,根据变形梯度张量H计算应变张量矩阵C:

其中,T代表矩阵转置;

步骤5.4,计算径向应变,由于血管壁变形是以非常小的微米为单位发生形变,得到初步径向位移的应变ε

步骤5.5,径向位移只有径向长度发生变化,没有转向变化,则最终径向应变为:

由于配准模型求位移之前为消除旋转影响对数据进行过仿射对齐,固不再求角向应变;

步骤6,把径向应变通过颜色编码函数映射成彩色应变图,清晰直观展示血管变形进行弹性分析。

附图说明

图1为流程示意图;

图2是不同程度非线性数据增强数据图;

图3是两帧IVUS图像以及径向位移图和径向应变图,(a)参考源图像,(b)待配准图像,(c)径向位移,(d)径向应变。

具体实施方式

本发明是采用以下技术手段实现的:

一种基于应力应变的血管内超声弹性分析方法。首先,将IVUS图像集进行预处理,将训练数据集输入深度配准网络模型,针对位移不平滑问题,代价函数引入两个不同权重的正则项来平滑位移,配准模型反向传播优化更新参数,直至代价函数值不再变小或模型达到预先设定的迭代次数,配准模型训练完成,求得位移变形场;然后,在极坐标下基于应力应变计算位移的径向应变;最后,使用彩色编码为径向应变生成应变弹性图,进而直观分析血管壁弹性。

上述基于应力应变的血管内超声弹性分析方法方法,包括下述步骤:

步骤1,从互联网获取医学图像序列,本文使用IVUS图像;

步骤2,将IVUS图像预处理,进行像素值归一化,感兴趣区域提取,仿射对齐,统一图像分辨率操作;

步骤3,将数据集按特定比例划分为训练数据集S

步骤4,基于配准模型进行位移估计;

步骤4.1,将S

步骤4.2,规定P

其中,Ω是图像中像素总数,i是对应图像上的点;

步骤4.3,为了使位移场D更加平滑,对位移场D计算改进后的平滑正则项S

S

其中,||·||表示计算位移场一阶惩罚正则项,w

步骤4.4,计算配准模型最终代价函数S

S

步骤4.5,使用反向传播优化更新网络权重参数w

步骤5,基于应力应变进行应变估计;

步骤5.1,将直角坐标中的位移变形场D转换为极坐标表示,得到径向方向位移r和角向方向位移w;

步骤5.2,定义变形梯度张量H为:

其中,(F,M)代表图像在配准之前点的位置,(f,m)代表图像在配准之后点的位置,且满足(f,m)=H(F,M);

步骤5.3,根据变形梯度张量H计算应变张量矩阵C:

其中,T代表矩阵转置;

步骤5.4,计算径向应变,由于血管壁变形是以非常小的微米为单位发生形变,得到初步径向位移的应变ε

步骤5.5,径向位移只有径向长度发生变化,没有转向变化,则最终径向应变为:

由于配准模型求位移之前为消除旋转影响对数据进行过仿射对齐,固不再求角向应变;

步骤6,把径向应变通过颜色编码函数映射成彩色应变图,清晰直观展示血管变形进行弹性分析。

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