田军 石永芳
（新疆医科大学医学工程技术学院，新疆 乌鲁木齐 830011）
【摘要】血管疾病辅助诊断系统对提高医生血管疾病诊断的敏感性和特异性都有积极意义，血管疾病辅助诊断系统关键技术的研究是构建具有临床价值的血管疾病辅助诊断系统重要基础。本文针对系统构建的四个关键技术进行了分析，主要包括从三维血管的表示技术、血管分离技术、三维模型重建技术和三维血管模型的可视化技术。最后给出了研究的下阶段的工作方向。
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关键词 血管疾病；辅助诊断；血管分离；三维重建
0 引言
血管疾病，特别是心脑血管疾病是导致人类死亡的主要疾病之一，对血管疾病及时准确的诊断一直是医学界研究的热点问题之一。传统的血管疾病诊断中，对医生的医术水平要求很高，人为因素影响很大，并易给患者带来二次创伤。因此，基于智能化处理技术和虚拟现实技术构建的血管疾病辅助诊断系统显示出巨大的潜在应用价值。该系统能清晰显示血管精细的结构，并用三维图形方法显示数据集中各结构的空间构形，使医生可以对研究部分进行仔细观察分析；同时能灵活的在三维空间改变观察结构的位置，从而获取更加具体的形态结构特征和度量数据。此外，运用对画面的透明度和画面迭加性的调控，不仅可以清晰显示血管病变而且能显示病灶与周围组织的关系，医生可以从任何角度更直接、更清晰的观察具有立体感的三维血管，如同直接观察真正的血管一样，从而确诊率也更高。血管疾病辅助诊断系统关键技术包括三维血管模型表示技术、血管分离、三维模型重建技术、三维血管模型可视化技术等，本文从以下四个方面展开。
1 关键技术
1.1 三维血管的表示技术
血管分叉拓扑模型的建立在血管的三维重建中起着至关重要的作用。人体血管系统从总体来说是呈网状，但针对具体部位的血管空间结构却表现为树状，基于此，本文采用树形模型描述血管的逻辑结构，以便利用树的各种操作及后续的各种处理，如三维显示，裁剪等。
树的存储表示主要有双亲表示法、孩子表示法、孩子-兄弟表示法等，这里采用孩子-兄弟表示法作为存储结构[1]，其基本存储表示包括一个结点和两个指针域，结点里存储为该点的空间信息和像素值，左指针域包含一个指针，该指针指向最左孩子结点，右指针域也包含一个指针，该指针指向右邻兄弟结点，而这两个结点都是血管图像中该点邻域内的目标像素。使用这种存储结构可利用二叉树的算法来实现对树的操作。
1.2 血管分离技术
血管图像的分割是血管三维重构重要基础，也是构建血管疾病辅助诊断系统的技术难题之一。目前血管分割算法主要可分为两大类：一类是基于血管边缘的分割算法，这主要适应血管与背景差异较大的情况；另一类是基于区域的血管分割算法，它主要应用于血管弱边缘的分割。
由于血管灰度与周围组织有较大的区别，本文可采用基于形态学的血管边缘检测来提取血管。该算法的具体思想[2]是：利用多尺度Hessian矩阵现有的医学影像图像中的血管进行增强，进行二值化处理，平滑轮廓去除毛刺和孤立点，然后运用经典的Canny算子进行血管边缘的检测，在边缘检测的基础上对血管加以分离。
Canny算子求边缘点具体算法步骤如下：
（1）运用高斯滤波器对初始图像作平滑处理。
（2）利用一阶偏导有限差分对梯度幅值和梯度方向进行计算。
（3）通过控制梯度幅值来调节非极大值。
（4）利用双阈值算法来检测血管的边缘。
（5）最后对检测出的不连续血管边缘进行连接处理。
关键代码：
int main( int argc, char** argv )
{
IplImage* src = NULL;
IplImage* dst = NULL;
src = cvLoadImage( argv[1], 0 );
dst = cvCreateImage( cvGetSize( src ), IPL_DEPTH_8U, 1 );
cvCanny( src, dst, 50, 150, 3 );//边缘检测
cvNamedWindow( "src", 1 );
cvNamedWindow( "canny", 1 );
cvShowImage( "src", src );
cvShowImage( "canny", dst );
cvWaitKey(0);
cvReleaseImage( &src );
cvReleaseImage( &dst );
cvDestroyAllWindows();
return 0;
}
1.3 三维模型重建技术
三维重建的模型有许多，如三角片模型、散模型、Level set 模型、广义柱面表示血管的模型等。但这些模型既不直观，操作也不方便。本文提出基于球B样条的三维脑血管重构[3]模型，该模型的中心思想是：以B样条曲线／曲面的控制顶点为中心，向外进行扩展，形成一个以该点为中心的球体。球B样条曲线类似一种管状物，该曲线具有包含数据少，可进行精度任意地逼近，对不同尺度曲线离散化处理后，得到二维流行面片，而且球B样条曲线还有容易操作、变形等特点。与其他常用模型重建方法相比，用球B样条曲线构造血管有以下优点：球B样条曲线由数学方程来描述，这样很容易对其控制，也容易分析出它的特性。通过对顶点和半径的控制，使得球B样条在空间中的位置、形状、粗细等性质能够充分体现出来。
在拓扑上，本文将血管组织为树型结构。根节点为空节点，根的每个子树表示互相连通的一组血管。除根节点外，每个节点都表示一段血管。建立血管的拓扑结构的具体过程：
（1）首先确定一个根节点，以此根节点出发，找到任意一组互相连通的血管，建立子树，用一个子节点表示该组血管，并以这个子节点为基础，从这组血管的任意一个端点开始搜索。
（2）从该子节点出发，对未被搜索过的血管分叉进行搜索，直到遇到分叉点或血管的端点。将搜索过的血管作为已知信息存储在当前节点中。
（3）若（2）中搜索过程时，遇到血管的端点则结束搜索，并返回到上一级分叉点；若（2）中搜索时遇到血管的分叉点，则在该分叉点处停留。
（4）检查（3）中得到的分叉点，保证每个分枝都被搜索过，返回上一级分叉点，如上一级分枝也都被搜索过了，继续返回上上一级分叉点，直到上一级分叉点中有未被搜索的分枝，或者返回到根节点为止。
（5）若（4）停留在分叉点则返回（2），若根节点中还有未被搜索过的分枝则返回（1），否则搜索终止。
具体到每段血管，采用几何的方法来构建，使用球B样条对每一段血管造型，最后实现三维血管的几何构建。
1.4 三维血管模型的可视化
通常，从CT、MRI医学图像数据得到的血管数据是基于3维标量场，其可视化分方法分为面绘制、体绘制和表意式增强绘制。
1.4.1 面绘制
典型的面绘制算法有Marching cube算法，利用面片规则拼接来近似逼近物体表面，提取目标物体的表面信息。表面绘制方法[4]试图从体数据中提取目标物体的部分数据，恢复成中间几何图元，如曲面、平面等，再采用传统的图形学方法进行绘制。其通过球B样条曲线的三角化方法，可以得到三维血管模型的三角片模型，并使用硬件CPU/CUDA加速显示血管表面。
1.4.2 体绘制
体绘制方法与表面绘制方法完全不同，它不必构造中间几何图元，直接由3维数据场的全部信息作为输入，并产生最终的显示图像[5]。体绘制的图像可以生动展现绘制对象内部结构，在挖掘数据内在潜藏信息方面优势明显。对于脑血管这类细小的、结构复杂的表达比面绘制更有效。利用该技术可真实还原脑血管结构，展现其空间邻接细节，对脑血管疾病的诊断具有重要临床价值。其具体步骤：
（1）重构离散的三维数据场，以获取一个连续的三维数据场。
（2）对这个连续的三维数据场进行采样，得到新的采样点。
（3）对新采样点，按要求的阻光度、颜色模型来分类，并对颜色赋值。
（4）根据体绘制的光学模型，进行图像合成，最后得到整个三维数据场的投影图像。
1.4.3 表意式增强绘制
表意式增强绘制[6]是为了解决体绘制表达血管丰富的细节空间信息遇到的难题而提出一种特征的表意式技术。该技术是基于CUDA((NVIDIA公司的GPU并行计算架构))的光线投射体绘制，引入深度和轮廓宽度等因子，以清楚再现血管的三维结构信息(如深度、梯度、观察方向、光线方向等)。
2 展望
血管疾病辅助诊断系统是一个复杂应用平台，涉及医学、计算机视觉、计算机图形学等多门学科，包含技术很多，本文仅从平台构建的关键技术三维血管模型表示技术、血管分离、三维模型重建技术、三维血管模型可视化技术进行了一些初步研究，对这些关键技术的研究还需要进一步的研究，以期为构建符合医院需求的血管疾病辅助诊断系统打下坚实基础。
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参考文献
［1］秦中元,牟轩沁,孙立军，等.基于树形模型的血管三维拓扑结构描述[J].西安交通大学学报,2003,37(12):1220-1224.
［2］黄碧君，程晓曙.冠状动脉造影图像中血管的分割和量化分析[J].中国医学影像技术,2013,29(1):127-132
［3］王醒策,武仲科,周明全，等.面向脑血管物联网电子健康平台的分割及重构关键技术研究[J].计算机研究与发展,2013,50(6):1297-1312.
［4］高齐新.肺部CT影像计算机辅助诊断关键技术的研究[D].辽宁:东北大学,2008:80-81.
［5］R．A．Drebin，L．Carpenter,P．Hanrahan．Volume rendering[J].Computer Graphics,1988,22(4):65-74．
［6］吴腾飞,骆岩林,田沄,等.脑血管体绘制的快速表意式增强[J].中国图象图形学报,2013,18(4):476-482.
［责任编辑：薛俊歌］