本發(fā)明涉及醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于OCT的支架植入術(shù)前的分析系統(tǒng)及分析方法。

背景技術(shù)：

冠狀動(dòng)脈粥樣硬化性心臟病，簡稱冠心病(coronary artery disease，CAD)，是世界范圍內(nèi)死亡的主因。目前冠心病的治療普遍采用經(jīng)皮冠狀動(dòng)脈介入治療術(shù)，即將支架導(dǎo)引到血管的狹窄部位，然后通過對球囊加壓將支架撐開，從而使血管管腔擴(kuò)大，提高血液流通能力。支架植入之前，對內(nèi)腔精確測量是十分重要的，其決定了支架尺寸的選擇以及支架放置的最優(yōu)位置。若支架尺寸不合適，則可能導(dǎo)致支架貼壁不良，最終導(dǎo)致急性支架血栓以及晚期再狹窄。尤其，對于新一代的生物可吸收支架(bioresorbable vascular scaffold，BVS)，由于其擴(kuò)張性有限，因此血管內(nèi)腔的測量對于支架尺寸的選擇尤為重要。另外，支架植入最優(yōu)位置的選擇不僅需要考慮最小的內(nèi)腔面積，還需要考慮分叉血管。如果一個(gè)分叉血管被支架覆蓋，則有很高的病變風(fēng)險(xiǎn)，例如再狹窄以及阻礙血液流向分叉血管。因此，在支架植入之前，檢測分叉血管以及測量主血管的大小是非常重要的。

血管內(nèi)光學(xué)相干斷層掃描(intravascular optical coherence tomography，IVOCT)圖像由于其具有較高分辨率(10-20μm)，正被廣泛應(yīng)用于支架植入術(shù)前的血管結(jié)構(gòu)檢測。然而，目前大多數(shù)分叉血管的檢測以及主血管的測量都是采用人工方法。由于每次回拉都會(huì)產(chǎn)生271幀圖像，因此使用人工分析耗時(shí)費(fèi)力。這就要求使用自動(dòng)分析方法來進(jìn)行術(shù)前評估。因此有必要研究更為有效的自動(dòng)檢測方法來實(shí)現(xiàn)分叉血管的檢測及主血管的分割。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決上述問題，本發(fā)明提出一種基于OCT的支架植入術(shù)前的分析系統(tǒng)及分析方法，能夠?qū)崿F(xiàn)分叉血管以及主血管的自動(dòng)檢測與分割，克服了現(xiàn)有技術(shù)難以合理選擇支架的尺寸及確定支架放置位置的問題。

本發(fā)明提出的具體技術(shù)方案為：提供一種基于OCT的支架植入術(shù)前的分析方法，所述分析方法包括以下步驟：

獲取冠狀動(dòng)脈OCT圖像；

將所述冠狀動(dòng)脈OCT圖像變換為極坐標(biāo)空間的OCT圖像；

檢測所述極坐標(biāo)空間的OCT圖像中導(dǎo)絲的上邊界和下邊界；

將所述上邊界的圖像和所述下邊界的圖像進(jìn)行擬合得到血管的內(nèi)壁輪廓；

將所述血管的內(nèi)壁輪廓轉(zhuǎn)換為笛卡爾坐標(biāo)空間的血管的內(nèi)壁輪廓；

獲取所述笛卡爾坐標(biāo)空間的血管的內(nèi)壁輪廓中的分叉血管；

對所述笛卡爾坐標(biāo)空間的血管的內(nèi)壁輪廓進(jìn)行顯示。

進(jìn)一步地，檢測所述極坐標(biāo)空間的OCT圖像中導(dǎo)絲的上邊界和下邊界步驟包括：

對所述極坐標(biāo)空間的OCT圖像進(jìn)行圖像映射變換獲得第一灰度圖像；

對所述第一灰度圖像分別進(jìn)行兩次動(dòng)態(tài)規(guī)劃獲得上邊界的圖像和下邊界的圖像；

分別對所述上邊界的圖像和所述下邊界的圖像進(jìn)行回溯得到導(dǎo)絲的上邊界和下邊界。

進(jìn)一步地，所述第一灰度圖像為：

其中，n表示一次回拉產(chǎn)生的冠狀動(dòng)脈OCT圖像幀的數(shù)量，m表示在θ軸方向上的像素點(diǎn)的數(shù)目，a_j表示對n個(gè)極坐標(biāo)空間下的OCT圖像幀在ρ軸方向上進(jìn)行灰度值累加平均后的列向量，a_j為：

a_j＝(a_1,j，a_2,j，...，a_i,j，...，a_m,j)^T

j表示當(dāng)前OCT圖像幀在n個(gè)OCT圖像幀中的次序，j滿足1≤j≤n；i滿足1≤i≤m。

進(jìn)一步地，將所述上邊界的圖像和所述下邊界的圖像進(jìn)行擬合得到血管的內(nèi)壁輪廓步驟包括：

分別將所述上邊界的圖像和所述下邊界的圖像中位于所述上邊界和所述下邊界之間的區(qū)域刪除得到第一圖像和第二圖像；

將所述第一圖像和所述第二圖像進(jìn)行拼接得到拼接后的圖像；

對所述拼接后的圖像進(jìn)行動(dòng)態(tài)規(guī)劃得到第三圖像；

對所述第三圖像進(jìn)行回溯得到第四圖像；

將上邊界所在的行及所述下邊界所在的行插入所述第四圖像得到內(nèi)壁輪廓；

將所述內(nèi)壁輪廓的兩端進(jìn)行擬合得到所述血管的內(nèi)壁輪廓。

進(jìn)一步地，獲取所述笛卡爾坐標(biāo)空間的血管的內(nèi)壁輪廓中的分叉血管步驟包括：

在笛卡爾坐標(biāo)中計(jì)算血管中的每個(gè)像素點(diǎn)到所述血管的內(nèi)壁輪廓上的每個(gè)像素點(diǎn)的最短距離，將所述最短距離作為血管中的每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值得到第二灰度圖像；

將所述第二灰度圖像中灰度值最大的像素點(diǎn)所在的位置作為所述血管的內(nèi)壁輪廓的最大內(nèi)切圓的圓心，將灰度值最大的像素點(diǎn)所對應(yīng)的最短距離作為最大內(nèi)切圓的半徑，繪制所述血管的內(nèi)壁輪廓的最大內(nèi)切圓；

繪制所述最大內(nèi)切圓的同心圓，所述同心圓的直徑為所述最大內(nèi)切圓的直徑的1～2倍，判斷所述血管的內(nèi)壁輪廓上的像素點(diǎn)是否全部位于所述同心圓所在區(qū)域；

若所述血管的內(nèi)壁輪廓上的像素點(diǎn)不全部位于所述同心圓所在區(qū)域，則存在分叉血管，檢測所述分叉血管。

進(jìn)一步地，若所述血管的內(nèi)壁輪廓上的像素點(diǎn)不全部位于所述同心圓所在區(qū)域，則存在分叉血管，檢測所述分叉血管步驟包括：

計(jì)算所述血管的內(nèi)壁輪廓上的每個(gè)像素點(diǎn)與所述最大內(nèi)切圓的圓心的連線和所述像素點(diǎn)的法線之間的夾角；

判斷所述夾角是否大于角度閾值，若所述夾角大于所述角度閾值，則所述像素點(diǎn)屬于分叉血管，獲得所述分叉血管。

進(jìn)一步地，所述方法還包括在對所述笛卡爾坐標(biāo)空間的血管的內(nèi)壁輪廓進(jìn)行顯示之前將所述分叉血管的輪廓從所述笛卡爾坐標(biāo)空間的血管的內(nèi)壁輪廓中去除得到主血管的輪廓。

本發(fā)明還提供了一種基于OCT的支架植入術(shù)前的分析系統(tǒng)，所述分析系統(tǒng)包括依次連接的探測單元、光信號(hào)處理單元、成像單元、數(shù)據(jù)處理單元及顯示單元，所述數(shù)據(jù)處理單元包括：

圖像獲取模塊，用于接收所述成像單元的冠狀動(dòng)脈OCT圖像；

第一坐標(biāo)變換模塊，用于將所述冠狀動(dòng)脈OCT圖像變換為極坐標(biāo)空間的OCT圖像；

導(dǎo)絲分割模塊，用于檢測所述極坐標(biāo)空間的OCT圖像中導(dǎo)絲的上邊界和下邊界；

內(nèi)壁分割模塊，用于將所述導(dǎo)絲的上邊界的圖像和下邊界的圖像進(jìn)行擬合得到血管的內(nèi)壁輪廓；

第二坐標(biāo)變換模塊，用于將所述血管的內(nèi)壁輪廓轉(zhuǎn)換為笛卡爾坐標(biāo)空間的血管的內(nèi)壁輪廓；

分叉血管檢測模塊，用于獲取所述笛卡爾坐標(biāo)空間的血管的內(nèi)壁輪廓中的分叉血管；

圖像輸出模塊，用于將所述笛卡爾坐標(biāo)空間的血管的內(nèi)壁輪廓輸出至所述顯示單元進(jìn)行顯示。

進(jìn)一步地，所述數(shù)據(jù)處理單元還包括主血管分割模塊，所述主血管分割模塊用于將所述分叉血管的輪廓從所述笛卡爾坐標(biāo)空間的血管的內(nèi)壁輪廓中去除得到主血管的輪廓并將所述主血管的輪廓發(fā)送給所述圖像輸出模塊進(jìn)行顯示。

進(jìn)一步地，所述成像單元的OCT圖像的坐標(biāo)空間為笛卡爾坐標(biāo)空間。

本發(fā)明提出的基于OCT的支架植入術(shù)前的分析系統(tǒng)及分析方法，通過分叉血管檢測模塊可以檢測出分叉血管的位置以及主血管的尺寸，根據(jù)主血管的尺寸選擇支架的尺寸，根據(jù)分叉血管的位置確定支架的放置位置，從而實(shí)現(xiàn)了分叉血管以及主血管的自動(dòng)檢測與分割，克服了現(xiàn)有技術(shù)難以合理選擇支架的尺寸及確定支架放置位置的問題，有效降低了支架對分叉血管血流的影響，提高了冠狀動(dòng)脈介入治療手術(shù)的成功率。

附圖說明

通過結(jié)合附圖進(jìn)行的以下描述，本發(fā)明的實(shí)施例的上述和其它方面、特點(diǎn)和優(yōu)點(diǎn)將變得更加清楚，附圖中：

圖1為基于OCT的支架植入術(shù)前的分析系統(tǒng)的模塊示意圖；

圖2為圖1中探測單元的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3為數(shù)據(jù)處理單元的模塊示意圖；

圖4為基于OCT的支架植入術(shù)前的分析方法的流程圖；

圖5為圖3中步驟S3的流程圖；

圖6為導(dǎo)絲的上邊界和下邊界的示意圖；

圖7為圖3中步驟S4的流程圖；

圖8為血管的內(nèi)壁輪廓的示意圖；

圖9為圖3中步驟S6的流程圖；

圖10為圖8中步驟S61的流程圖；

圖11為第二灰度圖像的示意圖；

圖12為最大內(nèi)切圓的示意圖；

圖13為圖8中步驟S62的流程圖；

圖14為血管的內(nèi)壁輪廓上的每個(gè)像素點(diǎn)與最大內(nèi)切圓的圓心的連線和像素點(diǎn)的法線之間的夾角的示意圖；

圖15為擬合后的主血管的輪廓的示意圖；

圖16為分叉血管和主血管的截面的示意圖；

圖17(a)為沿著回拉方向的各個(gè)橫截面的不同區(qū)域的面積曲線圖；

圖17(b)為沿著回拉方向的各個(gè)橫截面的不同區(qū)域的直徑曲線圖。

具體實(shí)施方式

以下，將參照附圖來詳細(xì)描述本發(fā)明的實(shí)施例。然而，可以以許多不同的形式來實(shí)施本發(fā)明，并且本發(fā)明不應(yīng)該被解釋為限制于這里闡述的具體實(shí)施例。相反，提供這些實(shí)施例是為了解釋本發(fā)明的原理及其實(shí)際應(yīng)用，從而使本領(lǐng)域的其他技術(shù)人員能夠理解本發(fā)明的各種實(shí)施例和適合于特定預(yù)期應(yīng)用的各種修改。

參照圖1，本實(shí)施例提供的基于OCT的支架植入術(shù)前的分析系統(tǒng)包括依次連接的探測單元1、光信號(hào)處理單元2、成像單元3、數(shù)據(jù)處理單元4及顯示單元5。本實(shí)施例中血管為冠狀動(dòng)脈，其包括分叉血管和主血管，探測單元1用于采集血管內(nèi)的光信號(hào)，光信號(hào)處理單元2用于對光信號(hào)進(jìn)行處理，成像單元3用于將處理后的光信號(hào)以圖像的形式呈現(xiàn)，數(shù)據(jù)處理單元4用于對圖像進(jìn)行處理，以實(shí)現(xiàn)分叉血管和主血管的自動(dòng)檢測與分割，顯示單元5用于對處理后的圖像進(jìn)行顯示，其用于將分叉血管及主血管以多種形式顯示出來。

參照圖2，探測單元1包括探頭、光纖、導(dǎo)絲及成像導(dǎo)管。導(dǎo)絲用于將成像導(dǎo)管引入血管，探頭可對血管進(jìn)行成像，探頭和光纖置于成像導(dǎo)管內(nèi)。

參照圖3，數(shù)據(jù)處理單元4包括依次連接的圖像獲取模塊41、第一坐標(biāo)變換模塊42、導(dǎo)絲分割模塊43、內(nèi)壁分割模塊44、第二坐標(biāo)變換模塊45、分叉血管檢測模塊46及圖像輸出模塊48。

圖像獲取模塊41用于接收成像單元3的冠狀動(dòng)脈OCT圖像，其中，冠狀動(dòng)脈OCT圖像包括一次回拉過程中產(chǎn)生的多個(gè)OCT圖像幀，多個(gè)OCT圖像幀組成一幅連續(xù)的冠狀動(dòng)脈OCT圖像，其反映的是一段冠狀動(dòng)脈的情況，每個(gè)OCT圖像幀的大小為1024×1024，每個(gè)OCT圖像幀可為8位灰度圖，即圖像中的像素點(diǎn)的灰度值范圍為0～255，這里，冠狀動(dòng)脈OCT圖像的坐標(biāo)空間為笛卡爾坐標(biāo)空間。

第一坐標(biāo)變換模塊42用于將冠狀動(dòng)脈OCT圖像變換為極坐標(biāo)空間的OCT圖像。導(dǎo)絲分割模塊43用于檢測極坐標(biāo)空間的OCT圖像中導(dǎo)絲的上邊界和下邊界。極坐標(biāo)空間的OCT圖像包括左半部分和右半部分，左半部分位于導(dǎo)絲的左邊，右半部分位于導(dǎo)絲的右邊，其中左半部分和右半部分?jǐn)嚅_的地方即為導(dǎo)絲遮擋的地方，導(dǎo)絲的上邊界即為導(dǎo)絲與左半部分的分界處，導(dǎo)絲的下邊界即為導(dǎo)絲與右半部分的分界處。

內(nèi)壁分割模塊44用于將導(dǎo)絲的上邊界的圖像和下邊界的圖像進(jìn)行擬合得到血管的內(nèi)壁輪廓，這里，導(dǎo)絲的上邊界的圖像即為左半部分，下邊界的圖像即為右半部分。

第二坐標(biāo)變換模塊45用于將極坐標(biāo)空間的血管的內(nèi)壁輪廓轉(zhuǎn)換為笛卡爾坐標(biāo)空間的血管的內(nèi)壁輪廓。分叉血管檢測模塊46用于獲取笛卡爾坐標(biāo)空間的血管的內(nèi)壁輪廓中的分叉血管。由于血管包括主血管及與主血管連接的分叉血管，通過分叉血管檢測模塊46獲取分叉血管的位置后便可以確定支架的放置位置，以使得支架不會(huì)覆蓋分叉血管而阻礙主血管中的血液流向分叉血管。圖像輸出模塊48用于將笛卡爾坐標(biāo)空間的血管的內(nèi)壁輪廓輸出至顯示單元5進(jìn)行顯示。

數(shù)據(jù)處理單元4還包括連接于分叉血管檢測模塊46和圖像輸出模塊48之間的主血管分割模塊47，主血管分割模塊47用于將分叉血管檢測模塊46獲取的分叉血管的輪廓從血管的內(nèi)壁輪廓中去除得到主血管的輪廓并將主血管的輪廓發(fā)送給圖像輸出模塊48。

參照圖4，本實(shí)施例還提供了一種基于OCT的支架植入術(shù)前的分析方法，所述分析方法包括以下步驟：

步驟S1、獲取冠狀動(dòng)脈OCT圖像，其中，通過圖像獲取模塊41獲取冠狀動(dòng)脈OCT圖像，冠狀動(dòng)脈OCT圖像的坐標(biāo)空間為笛卡爾坐標(biāo)空間。

步驟S2、將冠狀動(dòng)脈OCT圖像變換為極坐標(biāo)空間的OCT圖像。

具體的，通過第一坐標(biāo)變換模塊42將冠狀動(dòng)脈OCT圖像變換為極坐標(biāo)空間的OCT圖像。第一坐標(biāo)變換模塊42通過下面的式子來將笛卡爾坐標(biāo)空間的冠狀動(dòng)脈OCT圖像變換為極坐標(biāo)空間的冠狀動(dòng)脈OCT圖像：

θ＝arctan(y/x)

其中，x和y分別表示冠狀動(dòng)脈OCT圖像中的像素點(diǎn)在笛卡爾坐標(biāo)空間下的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，θ和ρ分別表示冠狀動(dòng)脈OCT圖像中的像素點(diǎn)在極坐標(biāo)空間下的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)。

步驟S3、檢測極坐標(biāo)空間的OCT圖像中導(dǎo)絲的上邊界和下邊界。

其中，通過導(dǎo)絲分割模塊43檢測極坐標(biāo)空間的OCT圖像中導(dǎo)絲的上邊界和下邊界。參照圖5，步驟S3具體包括：

S31、對極坐標(biāo)空間的OCT圖像進(jìn)行圖像映射變換獲得第一灰度圖像；其中，圖像映射變換過程如下：

若一次回拉產(chǎn)生的冠狀動(dòng)脈OCT圖像包括n個(gè)OCT圖像幀，則極坐標(biāo)空間的OCT圖像包括n個(gè)極坐標(biāo)空間下的OCT圖像幀，對n個(gè)極坐標(biāo)空間下的OCT圖像幀在ρ軸方向上進(jìn)行灰度值累加平均，得到一個(gè)列向量a_j，a_j可表示為：

a_j＝(a_1,j，a_2,j，...，a_i,j，...，a_m,j)^T

其中，j表示當(dāng)前OCT圖像幀在n個(gè)OCT圖像幀中的次序，j滿足1≤j≤n；m表示在θ軸方向上的像素點(diǎn)的數(shù)目；i滿足1≤i≤m。

對在ρ軸方向上灰度值累加平均后所得的n個(gè)向量a_j依次排列得到一個(gè)矩陣A，表示如下：

如圖6(a)所示，A對應(yīng)的是一幅灰度圖像即為第一灰度圖像。

S32、對第一灰度圖像即A分別進(jìn)行兩次動(dòng)態(tài)規(guī)劃獲得與第一灰度圖像即A大小相等的上邊界的圖像和下邊界的圖像；其中，對第一灰度圖像進(jìn)行第一次動(dòng)態(tài)規(guī)劃過程獲得上邊界的圖像的過程如下：

對于A中每個(gè)灰度值為a_i,j的像素點(diǎn)，其目標(biāo)函數(shù)為：

其中，表示像素點(diǎn)灰度值的平均值；w₁表示平均值計(jì)算時(shí)所用到的窗的長度。

確定目標(biāo)函數(shù)后遞推得到代價(jià)函數(shù)，導(dǎo)絲的上邊界所對應(yīng)的代價(jià)函數(shù)為：

C₁(i,j)＝f₁(i,j) j＝1

其中，d₁決定了i^*的搜索范圍，表明了導(dǎo)絲的連續(xù)性，計(jì)算出代價(jià)函數(shù)的值后可以得到與第一灰度圖像即A大小相等的上邊界的圖像。

對第一灰度圖像進(jìn)行第二次動(dòng)態(tài)規(guī)劃過程獲得下邊界的圖像的過程如下：

對于A中每個(gè)灰度值為a_i,j的像素點(diǎn)，其目標(biāo)函數(shù)為：

其中，表示像素點(diǎn)灰度值的平均值；w₁表示平均值計(jì)算時(shí)所用到的窗的長度。

確定目標(biāo)函數(shù)后遞推得到代價(jià)函數(shù)，導(dǎo)絲的下邊界所對應(yīng)的代價(jià)函數(shù)為：

C₂(i,j)＝f₁(i,j) j＝1

其中，d₁決定了i^*的搜索范圍，表明了導(dǎo)絲的連續(xù)性，計(jì)算出代價(jià)函數(shù)的值后可以得到與第一灰度圖像即A大小相等的下邊界的圖像。

S33、分別對上邊界的圖像和下邊界的圖像進(jìn)行回溯得到導(dǎo)絲的上邊界和下邊界。其中，通過回溯可找到全局最優(yōu)路徑，即導(dǎo)絲的上下邊界，如圖6(b)示出了導(dǎo)絲的上下邊界的檢測結(jié)果。

步驟S4、將上邊界的圖像和下邊界的圖像進(jìn)行擬合得到血管的內(nèi)壁輪廓。其中，通過內(nèi)壁分割模塊44將上邊界的圖像和下邊界的圖像進(jìn)行擬合得到血管的內(nèi)壁輪廓。經(jīng)過導(dǎo)絲分割模塊42檢測出導(dǎo)絲的上邊界和下邊界后，每個(gè)OCT圖像幀中導(dǎo)絲的位置已經(jīng)確定。

參照圖7，步驟S4具體包括：

S41、分別將上邊界的圖像和下邊界的圖像中位于上邊界和下邊界之間的區(qū)域刪除得到第一圖像和第二圖像，其中，位于上邊界和下邊界之間的區(qū)域指的是被導(dǎo)絲遮擋的區(qū)域。

S42、將第一圖像和第二圖像進(jìn)行拼接得到拼接后的圖像。

S43、對拼接后的圖像進(jìn)行動(dòng)態(tài)規(guī)劃得到第三圖像；其中，動(dòng)態(tài)規(guī)劃過程如下：

對于第三圖像中坐標(biāo)為(i,j)的像素點(diǎn)，其目標(biāo)函數(shù)為：

其中，表示像素點(diǎn)灰度值的平均值；w₂表示平均值計(jì)算時(shí)所用到的窗的長度。

確定目標(biāo)函數(shù)后遞推得到代價(jià)函數(shù)如下：

C₃(i,j)＝f₂(i,j) i＝1

其中，d₂決定了j^*的搜索范圍，表明了血管的內(nèi)壁輪廓的連續(xù)性，n₂表示去除導(dǎo)絲所在行后θ軸方向上像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)。計(jì)算出代價(jià)函數(shù)的值后便得到第三圖像。

S44、對第三圖像進(jìn)行回溯得到第四圖像，其中，通過回溯可找到全局最優(yōu)路徑，全局最優(yōu)路徑即為第四圖像。

S45、將上邊界所在的行及下邊界所在的行插入第四圖像得到內(nèi)壁輪廓。這里的內(nèi)壁輪廓是不包括被導(dǎo)絲遮擋部分的內(nèi)壁輪廓，即內(nèi)壁輪廓的兩端是斷開的，圖8(a)示出了笛卡爾坐標(biāo)空間下的不包括被導(dǎo)絲遮擋部分的內(nèi)壁輪廓。

S46、將內(nèi)壁輪廓的兩端進(jìn)行擬合得到血管的內(nèi)壁輪廓。其中，擬合得到的血管的內(nèi)壁輪廓包括被導(dǎo)絲遮擋部分的內(nèi)壁輪廓即為一個(gè)完整的血管的內(nèi)壁輪廓，圖8(b)示出了笛卡爾坐標(biāo)空間下的擬合得到的血管的內(nèi)壁輪廓。

步驟S5、將血管的內(nèi)壁輪廓轉(zhuǎn)換為笛卡爾坐標(biāo)空間的血管的內(nèi)壁輪廓。通過第二坐標(biāo)變換模塊45將血管的內(nèi)壁輪廓轉(zhuǎn)換為笛卡爾坐標(biāo)空間的血管的內(nèi)壁輪廓。第二坐標(biāo)變換模塊45通過下面的式子將極坐標(biāo)空間的血管的內(nèi)壁輪廓變換為笛卡爾坐標(biāo)空間的血管的內(nèi)壁輪廓：

x＝ρ×cosθ

y＝ρ×sinθ

其中，x和y分別表示冠狀動(dòng)脈OCT圖像中的像素點(diǎn)在笛卡爾坐標(biāo)空間下的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，θ和ρ分別表示冠狀動(dòng)脈OCT圖像中的像素點(diǎn)在極坐標(biāo)空間下的橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)。

步驟S6、獲取笛卡爾坐標(biāo)空間的血管的內(nèi)壁輪廓中的分叉血管，其中，通過分叉血管檢測模塊46獲取笛卡爾坐標(biāo)空間的血管的內(nèi)壁輪廓中的分叉血管。

參照圖9，步驟S6包括以下步驟：

S61、判斷所述笛卡爾坐標(biāo)空間的血管的內(nèi)壁輪廓中是否存在分叉血管。

參照圖10，步驟S61具體過程如下：

S611、在笛卡爾坐標(biāo)中計(jì)算血管中的每個(gè)像素點(diǎn)到血管的內(nèi)壁輪廓上的每個(gè)像素點(diǎn)的最短距離，將最短距離作為血管中的每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值得到第二灰度圖像，如圖11所示；其中，將最短距離作為血管中的每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值得到第二灰度圖像過程如下：

設(shè)血管中的像素點(diǎn)的集合為B，B(i,j)表示各像素點(diǎn)，(i,j)為對應(yīng)像素點(diǎn)的坐標(biāo)，血管的內(nèi)壁輪廓上的像素點(diǎn)的集合為C，C(x,y)表示各像素點(diǎn)，(x,y)為對應(yīng)像素點(diǎn)的坐標(biāo)，則最短距離為：

D(i,j)＝min{Distance[(i,j),(x,y)],(i,j)∈B,(x,y)∈C}

其中，

該式表示坐標(biāo)為(i,j)的像素點(diǎn)和坐標(biāo)為(x,y)的像素點(diǎn)之間的歐式距離。

將最短距離作為對應(yīng)像素點(diǎn)B(i,j)的灰度值即可得到第二灰度圖像。

S612、將第二灰度圖像中灰度值最大的像素點(diǎn)所在的位置作為血管的內(nèi)壁輪廓的最大內(nèi)切圓的圓心，將灰度值最大的像素點(diǎn)所對應(yīng)的最短距離作為最大內(nèi)切圓的半徑，繪制血管的內(nèi)壁輪廓的最大內(nèi)切圓，如圖12所示。

S613、繪制最大內(nèi)切圓的同心圓，同心圓的直徑為最大內(nèi)切圓的直徑的1～2倍，判斷血管的內(nèi)壁輪廓上的像素點(diǎn)是否全部位于同心圓所在區(qū)域，若血管的內(nèi)壁輪廓上的像素點(diǎn)全部位于同心圓所在區(qū)域，則不存在分叉血管。由于血管的形狀并不是標(biāo)準(zhǔn)的圓形，有些地方為橢圓形，其突出于最大內(nèi)切圓的邊緣，所以，需要繪制最大內(nèi)切圓的同心圓來將這些突出于最大內(nèi)切圓的邊緣部分包括進(jìn)來，從而避免將這些突出區(qū)域誤判斷為分叉血管。優(yōu)選的，同心圓的直徑為最大內(nèi)切圓的直徑的1.5倍。通過該步驟后就可以判斷出血管的內(nèi)壁輪廓中是否存在分叉血管。

S62、若所述血管的內(nèi)壁輪廓上的像素點(diǎn)不全部位于所述同心圓所在區(qū)域，則存在分叉血管，檢測所述分叉血管。

參照圖13，步驟S62具體過程如下：

S621、計(jì)算血管的內(nèi)壁輪廓上的每個(gè)像素點(diǎn)與最大內(nèi)切圓的圓心的連線和像素點(diǎn)的法線之間的夾角θ_x,y，下標(biāo)x，y表示笛卡爾坐標(biāo)空間中血管的內(nèi)壁輪廓上的每個(gè)像素點(diǎn)的坐標(biāo)。圖14為該過程的示意圖，其中長虛箭頭為血管的內(nèi)壁輪廓上的每個(gè)像素點(diǎn)的法線，短實(shí)箭頭為血管的內(nèi)壁輪廓上的每個(gè)像素點(diǎn)與最大內(nèi)切圓的圓心的連線。

S622、判斷夾角θ_x,y是否大于角度閾值θ_t，若夾角θ_x,y大于角度閾值θ_t即θ_x,y＞θ_t，則該像素點(diǎn)屬于分叉血管，從而獲得分叉血管的輪廓。由圖14可看出，在分叉血管和主血管的交界處附近以及分叉血管兩側(cè)的點(diǎn)的夾角較大。通過該步驟后便可以獲得分叉血管的輪廓。

步驟S7、將分叉血管的輪廓從血管的內(nèi)壁輪廓中去除得到主血管的輪廓。具體的，先將分叉血管的輪廓從血管的內(nèi)壁輪廓中去除，然后再將剩余未閉合的主血管的輪廓進(jìn)行擬合得到完整的閉合的主血管的輪廓。其中，通過主血管分割模塊47將分叉血管的輪廓從血管的內(nèi)壁輪廓中去除得到主血管的輪廓，擬合采用的方法為多項(xiàng)式曲線擬合的方法。圖15示出了擬合后的主血管的輪廓。

步驟S8、對笛卡爾坐標(biāo)空間的血管的內(nèi)壁輪廓進(jìn)行顯示。其中，通過圖像輸出模塊48將笛卡爾坐標(biāo)空間的血管的內(nèi)壁輪廓輸出至顯示單元5進(jìn)行顯示。

圖像輸出模塊48輸出包含有分叉血管的橫截面圖像以及整個(gè)縱截面圖像，并將分叉血管檢測與主血管分割的結(jié)果表示出來，最后繪出各個(gè)橫截面不同區(qū)域的面積曲線。

參照圖16，顯示單元5對圖像輸出模塊48的輸出進(jìn)行顯示，如圖16所示，在包含有分叉血管的橫截面圖像中，分叉血管的內(nèi)壁輪廓用實(shí)線表示，擬合后的主血管輪廓用虛線表示，同時(shí)還標(biāo)出了主血管的輪廓的最大內(nèi)切圓。圖16的橫截面圖像給出了相應(yīng)的分叉血管區(qū)域、主血管區(qū)域和最大內(nèi)切圓三部分的面積及最大內(nèi)切圓的直徑。在圖16的縱截面圖像中，也直觀的顯示了分叉血管的位置及大小。圖17(a)和圖17(b)分別繪出了沿著回拉方向的各個(gè)橫截面的不同區(qū)域的面積和直徑曲線圖。

在實(shí)際臨床應(yīng)用中，關(guān)于本實(shí)施例的基于OCT的支架植入術(shù)前的分析系統(tǒng)與分析方法的具體實(shí)施過程如下：

在X光造影指導(dǎo)下，利用根據(jù)本實(shí)施例的基于OCT的支架植入術(shù)前的分析系統(tǒng)對冠狀動(dòng)脈病變部位進(jìn)行掃描成像；

利用本實(shí)施例的基于OCT的支架植入術(shù)前的分析方法對IVOCT圖像進(jìn)行分析，并獲得分割和測量結(jié)果；

根據(jù)主血管的分割和測量結(jié)果，選擇尺寸合適的支架；

根據(jù)分叉血管和主血管的分割與測量結(jié)果，確定支架植入的最優(yōu)位置；

基于冠狀動(dòng)脈的X光造影圖像，通過經(jīng)皮冠狀動(dòng)脈介入將選擇的支架植入到所確定的最優(yōu)位置；

通過對球囊加壓，將支架撐開到合適位置(可通過OCT影像實(shí)時(shí)觀察支架貼壁情況)。

本實(shí)施例提出的基于OCT的支架植入術(shù)前的分析系統(tǒng)及分析方法，通過分叉血管檢測模塊46可以檢測出分叉血管的位置以及主血管的尺寸，根據(jù)主血管的尺寸選擇支架的尺寸，根據(jù)分叉血管的位置確定支架的放置位置，從而實(shí)現(xiàn)了分叉血管以及主血管的自動(dòng)檢測與分割，克服了現(xiàn)有技術(shù)難以合理選擇支架的尺寸及確定支架放置位置的問題，有效降低了支架對分叉血管血流的影響，提高了冠狀動(dòng)脈介入治療手術(shù)的成功率。

以上所述僅是本申請的具體實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本申請?jiān)淼那疤嵯?，還可以做出若干改進(jìn)和潤飾，這些改進(jìn)和潤飾也應(yīng)視為本申請的保護(hù)范圍。