КТ

    Построение 3D модели кровеносных сосудов по серии КТ изображений печени.



    2 3 4 


    Построение 3D модели кровеносных сосудов по серии КТ изображений печени.

    Артем М. Ятченко, Андрей С. Крылов, Андрей В. Гаврилов, Иван В. Архипов

    АННОТАЦИЯ

    Для планирования хирургической операции по пересадке фрагментов печени очень важно предоставить хирургу визуальную информацию о структуре кровеносных сосудов печени, их точном расположении внутри органа и о том, какие области печени омывает тот или иной сосуд. В данной статье для этого предлагается ряд методов построения и анализа объемных структур печени по серии рентгеновских компьютерных томографических снимков (КТ). В полуавтоматическом режиме сегментируются сосуды печени, строится скелет модели сосудов, по которому строится ориентированный граф, каждому ребру которого соответствует сосуд, а ориентации ребра - направление течения крови по нему. Интерактивно выделяются интересующие сосуды и сегментируется печень на области "омывания" этими сосудами.

    1. ВВЕДЕНИЕ

    При пересадке фрагментов печени пациенту пересаживают часть здоровой печени донора. Регенеративные свойства печени делают подобную операцию реальной. Однако очень важно заранее детально спланировать операцию - проверить совместимость донора с пациентом, определить области печени, подлежащие пересадке. ЗБ-представление кровеносных сосудов печени, а также визуальное отображение "омывания" тем или иным сосудом областей печени (рис. 1) повышает эффективность планирования [1].

    Рисунок 1: ЗБ-визуализация результата сегментации печени. 2. БИНАРИЗАЦИЯ

    Первым шагом для построения 3D модели системы кровеносных сосудов является бинаризация изображения. Результатом бинаризации является 3D модель кровеносных

    сосудов.

    Перед КТ сканированием, для того, чтобы лучше выделить сосуды, в кровь пациента вводится специальное вещество,

    называемое контрастом. В результате данного действия сосуды на изображениях становятся более яркими (рис. 2).

    Рисунок 2: Серия КТ печени с введённым контрастом.

    Для выделения кровеносных сосудов применяется итерационный алгоритм сегментации с переменным порогом яркости [2]:

    1. Доктором вручную выбирается стартовый пиксель р0 основания портальной вены (сосуда, по которому кровь притекает в печень). Его яркость принимается за начальный порог в0 = 1(р0).

    2. Выбирается примыкающая к р0 односвязная область пикселей, яркость которых не ниже текущего порога (во), и эти пиксели заносятся в список L0 = L(600). Текущий порог уменьшается на единицу: в1 = в0 - 1.

    3. Строится примыкающая к L0 область с порогом в1 и пиксели этой области заносятся в список L1 = L(91, L0).

    4. Шаги 3 и 4 повторяются до тех пор, пока не будет достигнут порог 6end. В качестве порога 6end выбирается средняя яркость печени.

    На данном этапе генеририруется множество списков L0, L1... Lend, соответствующих порогам в0, в1 ... 6end . Пример визуализации этих списков приведён на рисунке 3. Доктору остаётся выбрать наиболее подходящий порог 6opt.

    Рисунок 3: 2D и 3D визуализация модели кровеносных сосудов при различных выбранных порогах.

    3. ПОДГОТОВКА ДЛЯ СКЕЛЕТИЗАЦИИ

    Результаты, полученные на современном оборудовании, таком как КТ и МРТ, характеризуются очень большим размером 3D-данных высокого разрешения. Для обработки таких массивов данных должны применяться методы уменьшения размеров массивов, при этом сохраняя максимально возможное количество информации. Один из таких методов - скелетизация объектов.

    Прежде чем применять скелетизацию, объект нужно подготовить к этой операции. Поскольку скелетизация сохраняет структуру объекта, она сохранит также и полости внутри объекта, оставив на их месте "пузыри" (рис. 4 (a)).

    Рисунок 4: Пример скелетизации системы кровеносных сосудов без предварительного заполнения дыр (a) и с предварительным заполнением дыр (b).

    Рассматриваемый объект - сосудистое дерево и полостей внутри объекта быть не должно. Чтобы предотвратить появление "пузырей" в скелете, перед скелетизацией нужно избавиться от полостей, возникающих из-за шумов на снимках.

    Для заполнения полостей используется алгоритм последовательного сканирования: пиксели фона разбиваются на группы связности и оставляются лишь группы, прилегающие к границам куба данных. Остальные группы маркируются как пиксели сосудов. Пример заполнения дыр при формировании скелета приведен на рис. 4.

    4. СКЕЛЕТИЗАЦИЯ

    Скелетизация в трехмерном пространстве довольно сложная задача

    2 3 4