摘 要: 利用二維血管內(nèi)超聲圖像序列重建三維血管模型,并對三維模型進行虛擬剖切,可以方便地看到內(nèi)部組織,便于觀察和診斷。針對血管內(nèi)超聲圖像亮度變化小、形狀特征不明顯和圖像分割效果不好等問題,基于MITK平臺,采用光線投射算法對二維超聲圖像序列進行體繪制三維重建。對重建模型進行旋轉(zhuǎn)、縮放和任意平面裁剪等交互操作,裁剪掉一部分無關體素,有助于醫(yī)生觀察血管的內(nèi)部結構和細節(jié)信息。此外,通過調(diào)節(jié)體素的阻光度值,可以得到層次清晰的三維血管模型。
關鍵詞: 血管內(nèi)超聲; MITK; 三維重建; 體繪制; 光線投射算法
每一幀血管內(nèi)超聲圖像能夠顯示當前位置血管的平面圖,詳細描述血管壁、內(nèi)腔和斑塊的組織成分[1]。但臨床中,對于某段血管的血管內(nèi)超聲IVUS(Intravascular Ultrasound)圖像序列,常常不僅限于單獨觀察每一幀圖像,而需要構造出血管的三維視圖,以便幫助理解血管及病變的空間毗鄰關系,從而有助于對患者病情做出客觀準確的判斷。
早期的血管三維重建是基于X射線的血管造影圖像,能為醫(yī)生提供形象、直觀的三維血管形狀,并且可以對血管的有關參數(shù)(如血管長度、曲率和撓率等)進行定量測量[2]。但是X射線血管造影是投影成像,無法顯示管腔橫截面的具體形狀,因而無法判斷斑塊的具體形態(tài)和位置,而且在重建過程中一般假設管腔橫截面為圓或橢圓,重建出的血管腔并不是血管的真實形態(tài)。參考文獻[3]基于X射線血管造影和IVUS圖像融合的血管三維重建,將由IVUS圖像序列獲得的血管橫截面信息和由造影圖像獲得的血管及超聲導管的空間幾何信息結合起來,可克服分別獨立采用二者重建血管時的不足[3]。但是冠狀動脈的融合數(shù)據(jù)來源于兩次不同的操作過程,首先是未注射造影劑時導引絲的冠脈造影和血管內(nèi)超聲圖像,其次是注射造影劑后血管骨架的造影圖像。由于獲取數(shù)據(jù)的時間不同,因此需要結合ECG選取心動周期同相位處進行分析,研究過程比較復雜,成本消耗也比較大,距臨床應用還有一段距離[4]。最早由BIRGELENC V[5]提出的基于IVUS圖像序列的血管三維重建,采用面繪制或者體繪制的方法獲得三維可視化效果。這種方法簡單易行而且能重構出血管的三維表面,但是該方法重建的血管腔與真實的血管形態(tài)存在較大差異,只能為臨床上醫(yī)生對病情的分析及診斷提供一定的參考。本文在MITK平臺[6]的基礎上,采用光線體繪制算法實現(xiàn)了血管三維重建,并對重建模型進行旋轉(zhuǎn)、縮放和任意平面裁剪等交互操作,幫助醫(yī)生直觀、定量地對血管內(nèi)部結構進行察看。另外,對不同體素賦予不同的透明度,可以得到層次清晰的三維立體圖像。
1 體繪制光照模型
醫(yī)學圖像三維重建的方法大致可以分為面繪制和體繪制兩大類[7]。與面繪制相比,體繪制利用的是全部體數(shù)據(jù),在合成三維圖像之前先對各數(shù)據(jù)進行處理,保留每一個細節(jié),清晰地將數(shù)據(jù)間的特征和層次關系表現(xiàn)出來,對于形狀特征模糊不清的組織和器官(如軟組織及血管等)進行三維顯示時具有較好的效果[8]。
體繪制的基礎是光照模型,為了更好地揭示體數(shù)據(jù)中的有用信息,需要有多種光照方式供選擇以滿足各種不同的需求。體光照模型研究的內(nèi)容是光線穿過體素時的光強變化,可用體繪制積分方程進行數(shù)學表示[9]。
本文利用IVUS成像設備,以0.5 mm/s的速度勻速回拉導管,獲得圖像分辨率大小為480×480的IVUS橫斷面圖像序列,如圖1(a)所示。取彼此相鄰的1 098幀圖像作為實驗圖像,基于MITK平臺實現(xiàn)三維重建以及對重建模型的交互剖切,效果如圖1(b)所示。由繪制結果可以看出,醫(yī)學三維數(shù)據(jù)場中包含了豐富的體數(shù)據(jù)信息,運用三維重建技術重建得到的三維模型能夠顯示血管的三維形態(tài)。利用交互剖切技術能夠裁剪掉一部分無關體素而顯示感興趣的區(qū)域,同時可以實時地對感興趣部分進行旋轉(zhuǎn),便于多角度清晰直觀地觀察血管的內(nèi)部結構。
另外,調(diào)節(jié)體素的阻光度值,能夠改變?nèi)S重建圖像的透明度,從而形成層次清晰的立體圖像。如圖2所示,血管三維模型的透明度隨著體素阻光度值的變化而變化。當阻光度α=0.000 1時,即對血管外膜以外體素分配較小的不透明度值,這樣處理后的三維圖像,其外膜以外對患者病情診斷意義不大的部分在繪制圖像中不可見,而醫(yī)生感興趣的外膜以內(nèi)區(qū)域則突出顯示。隨著α不斷增大,外膜以外部分也隨之變得清晰,當α=1.0時,外膜以外部分在圖中突出顯示,不利于醫(yī)生對感興趣區(qū)域的觀察。
本文在Visua1 C++6.0編譯環(huán)境下,基于MITK平臺實現(xiàn)了血管的體繪制三維重建,顯示效果較好,克服了血管內(nèi)超聲圖像亮度變化小、形狀不明顯以及圖像分割效果不好的局限。通過旋轉(zhuǎn)、縮放和任意平面裁剪等交互操作,裁剪掉一部分無關體素而顯示感興趣區(qū)域,便于從多角度清晰直觀地觀察血管的內(nèi)部結構。另外,通過設置不同的阻光度值,可以調(diào)節(jié)血管外膜以外區(qū)域的不透明度,將外膜以內(nèi)區(qū)域突出顯示,形成層次清晰的立體圖像。本文是進行初步研究工作的階段成果,從體繪制的結果中可以看出,重建模型沒能很好地反映血管的曲率信息,在今后的實踐中還需要繼續(xù)研究探索。
參考文獻
[1] 孫正.應用血管內(nèi)超聲與X射線造影圖像融合的血管三維重建[J].工程圖學學報,2010(1):116-123.
[2] 黃家祥.基于造影圖像的冠狀動脈三維重建和定量分析方法的研究[D].天津:天津大學,2004.
[3] WAHLE A, MITCHELL S C, OLSZEWSKI M E et al. Accurate visualize quantification of coronary vasculature by 3-D/4-D fusion from angiography and intravascular ultrasound[C].Proceedings of SPIE, 2001,4158:144-155.
[4] 王嶺.基于IVUS圖像分割和CAG三維重建技術的數(shù)據(jù)融合研究[D].天津:天津大學,2010.
[5] Von Birgelen C, de Very E A, MINTZ G S, et al. ECG-gated three-dimensional intravascular ultrasound feasibility and reproducibility of the automated analysis of coronary lumen and atherosclerotic plaque dimensions in humans[J]. Circulation,1997,96(9):2944-2952.
[6] 田捷,薛健,戴亞康.醫(yī)學影像算法設計與平臺構建[M].北京:清華大學出版社,2007.
[7] 田捷,趙明昌,何暉光.集成化醫(yī)學影像算法平臺理論與實踐[M].北京:清華大學出版社,2004.
[8] 馬婧. 基于MITK的醫(yī)學圖像三維重建系統(tǒng)的研究與應用[J].醫(yī)療衛(wèi)生裝備,2011,32(5):21-23.
[9] MAX N.Optical models for direct volume rendering[J].IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics,1995,1(2):99-108.
[10] 韓世亮,胡靜,姚海明. 醫(yī)學體數(shù)據(jù)三維重建體繪制技術研究[J]. 軟件導航,2009,8(7):171-172.
[11] LEVOY M. Display of surfaces from volume data[J].IEEE Transaction on Computer Graphics and Applications,1988,8(3):29-37.
[12] DREBIN R, CARPENTER L, HANRAHAN P. Volume rendering[J]. Computer Graphics, 1988,22(4):65-74.
[13] 孫家廣.計算機圖形學[M].北京:清華大學出版社,1998.