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    基于256CT影像數(shù)據(jù)的心臟三維實體模型重建

    2016-01-23 07:57:24崔文超張建卿王慶志孟祥鵬劉夏李華民
    中國心血管病研究 2016年8期
    關鍵詞:三維重建造影劑閾值

    崔文超 張建卿 王慶志 孟祥鵬 劉夏 李華民

    解剖與臨床

    基于256CT影像數(shù)據(jù)的心臟三維實體模型重建

    崔文超 張建卿 王慶志 孟祥鵬 劉夏 李華民

    目的 建立心臟實體三維模型,探討其對復雜心臟疾病診治的臨床意義。方法 采用荷蘭飛利浦Brilliance256iCT掃描心臟區(qū)域的斷層圖像,將掃描所得DICOM圖像導入比利時Mimics16.0軟件,經(jīng)過圖像分割、Mask指令閾值分類標注、模板成像等步驟進行心臟實體三維重建。結果 在計算機上成功重建心臟三維模型。重建模型能多結構、多角度顯示心臟內(nèi)部空間結構及毗鄰關系。結論 通過Brilliance256iCT影像數(shù)據(jù)可有效重建心臟三維實體模型,為復雜心臟疾病的診斷、治療提供全新視角。

    256CT;心臟;三維重建

    自20世紀70年代,醫(yī)學三維成像的方法研究就已經(jīng)開始。隨著計算機技術及圖像處理軟件的迭代發(fā)展,醫(yī)學三維成像技術在近10年有了很大發(fā)展,研究人員開始著手于實體臟器三維重建的數(shù)字化研究[1,2]。我國先后完成了中國可視化人體心臟薄層斷層解剖學研究和虛擬人數(shù)據(jù)的心臟表面模型三維重建[3],以及中國數(shù)字人數(shù)據(jù)的心臟三維模型的重建[4,5]。醫(yī)生可以在重建三維模型上獲取有用數(shù)據(jù)、觀察病變部位、測量病變數(shù)據(jù),為相關手術規(guī)劃、手術模擬提供定量依據(jù),指導手術以期獲得滿意結果。但是由于心臟生理解剖上的復雜性與特殊性,而且心臟斷層掃描數(shù)據(jù)受到斷層厚度、二維圖像分辨率等因素的限制,目前重建出來的三維模型不夠精確完整,無法為復雜心臟手術提供精確的指導[6,7]。

    本研究在Brilliance256iCT斷層圖像數(shù)據(jù)的基礎上進行心臟三維模型重建,旨在為臨床復雜心臟手術提供三維觀察及測量,為術前手術方案設計提供全面參考指標及術后效果評估。

    1 資料與方法

    1.1 圖像來源 本研究圖像來源于鄭州市第七人民醫(yī)院提供的256CT心臟斷層影像,所用設備為荷蘭飛利浦Brilliance 256iCT,層厚0.45 mm。選取2例研究對象,其中成年男性1例,30歲,身高175 cm,體重84 kg;成年女性1例,28歲,身高160 cm,體重48 kg。連續(xù)掃描兩例研究對象心臟斷層數(shù)據(jù),并將掃描所得DICOM圖像保存。

    1.2 圖像分割 將Brilliance 256iCT掃描獲得的DICOM數(shù)據(jù)導入比利時Mimics16.0軟件中,新建蒙面(Mask)。DICOM數(shù)據(jù)含有豐富的人體信息,通過對包含心臟結構連續(xù)斷層圖像的觀察,除骨骼、肌肉等結構在圖像上有較明顯區(qū)別外,其余結構與周圍組織之間在色彩、紋理等特性方面區(qū)別較小或沒有區(qū)別,另外相鄰斷層圖像之間相同結構邊界過渡也不完全相同,很難通過現(xiàn)有的分割軟件直接將心臟結構區(qū)分開。

    1.3 Mask閾值分類標注 圖像導入Mimics軟件,由于Brilliance 256iCT工作平臺及心臟運動陰影,需要對圖像進行調(diào)整,避免原始圖像心臟周圍組織對心臟結構建模的環(huán)境背景噪聲,即可以濾除非心臟區(qū)域的結構圖像。將填充造影劑、心肌、覆蓋脂肪通過Mask閾值分別形成新的模板不同顏色進行標注,便于區(qū)別及后續(xù)分割。由于人工分割后心臟結構的灰度值與周圍背景結構的灰度值相差較大,因此可以清晰地得到心臟復雜結構圖像。

    1.4 模板成像三維重建 Mimics軟件編輯“mask”指令,心腔內(nèi)結構有肌束、乳頭肌、腱索、瓣膜和流出道等復雜解剖結構,會使造影劑分布不均勻、成像不全,導致上述結構邊界顯示不清,需要利用編輯(Edit)命令功能進行精細分割,根據(jù)影像結合實際解剖病變逐層分離內(nèi)部造影劑,保留正常組織結構及病變部位圖像。將填充造影劑、心肌、覆蓋脂肪等不同部位、不同顏色Mask,根據(jù)心臟解剖結構通過“波爾”運算,將不同標注閾值Mask進行“合并”、“刪除”等運算操作,得到需要的包含心肌、脂肪、心臟空腔的心臟實體模板。計算(Calculate)3D命令形成心臟三維重建模型(重建模型包括心臟結構邊界脂肪、心肌及心臟腔室內(nèi)肌柱、乳頭肌等)。

    1.5 心臟三維重建圖像處理 三維圖像主要是由無數(shù)三角邊組成,心臟表面及心臟內(nèi)部造影劑剔除等人工圖像分割時,復雜的計算機操作步驟及三維重建軟件本身有一定的圖像處理誤差,因此三維重建模型會有毛刺、褶皺,與正常心臟形成一定差異,有必要對初步構建的心臟三維模型進行平滑處理。經(jīng)過Mimics軟件本身軟件光滑處理,或者Geomagic Qualify或ZBrush軟件進行表面或內(nèi)部光滑處理,逐層人工填補修剪毛刺、褶皺等缺陷,得到較為平滑且與實際吻合度較高的心臟實體三維模型,可以直觀觀察心臟內(nèi)部病變解剖學結構。

    1.6 心臟三維實體模型的生成 將處理好的心臟三維重建模型轉換成STL或Gcode文件(根據(jù)3D打印機品牌型號而定),導入3D打印機,快速成型生成心臟三維實體模型,指導臨床診斷及手術治療。

    2 結果

    將臨床Brilliance 256iCT心臟掃描后所得影像數(shù)據(jù)導入Mimics軟件并進行圖像優(yōu)化、分割,形成Mask,并對Mask進行“波爾運算”及“編輯”心臟結構后進行三維重建的方法,得到了與真實心臟相吻合的心臟三維重建模型。

    心臟三維重建模型中可顯示:心臟結構邊界脂肪、左右心房、左右心室、主要的血管主要分支結構;心臟腔室結構包括肌柱、乳頭肌等,并能真實反映出上述結構與毗鄰組織的解剖關系。

    3 討論

    本研究完全脫離工作平臺加密限制,從Brilliance 256iCT掃描影像到使用Mimics等醫(yī)學圖像處理軟件可以完成心臟三維重建技術研究。根據(jù)CT及MRI圖像形成原理,通過Mimics閾值范圍標示出填充造影劑Mask、心肌Mask、表面脂肪Mask,并靈活運用心臟解剖學知識結合圖像成像能分辨出心臟薄層結構及其邊界,通過Mask復雜編輯可以完整實體心臟模型。從圖像的清晰度、與實際結構的吻合角度來看,得到的心臟三維模型可以完整地顯示心臟內(nèi)部房室結構改變,較目前已知的數(shù)學仿真建模方法更為逼真、可信。通過不同角度,對心臟同一結構或區(qū)域進行觀察及數(shù)據(jù)測量,為臨床醫(yī)生從三維方向觀察心臟病情提供了良好的認知平臺。

    由于心臟解剖和生理上的復雜性與特殊性,圖像處理個體化差異明顯,粗略分成表面脂肪組織、中部心肌組織,內(nèi)部腔室包括肌柱、乳頭肌、腱索、瓣膜、流出道、房間隔、室間隔等,各部位、各組織相互之間錯綜復雜,計算機不易識別各部位改變情況,導致心臟圖像不易大范圍計算機分割,心臟內(nèi)部空腔形成需要剔除造影劑Mask,分離出正常組織結構,絕大部分步驟需要專業(yè)人員利用編輯(Edit)功能進行精細分割,至清晰顯示心血管系統(tǒng)。該方法工作量較大,需要專業(yè)的心臟解剖學醫(yī)學知識。三維成像主要是通過三角邊形成的圖像需要更優(yōu)化的圖像處理[7],所以對心臟成像提出更高的要求。主要在以下幾個方面改進:①心臟造影劑成像不完整,細小結構成像不全,需要更細化的CT及MRI設備掃描手段;②邊界不清楚,掃描圖像有干擾,圖像顯示不均,各部位圖像相互干擾[8];③Mask閾值范圍相互重疊,現(xiàn)階段閾值變化一般為1,設計閾值參數(shù)達到0.01~0.10區(qū)間間隔;④三維重建后的平滑處理。各步驟都需要專業(yè)人員干預,需要設計、開發(fā)不同類型的軟件完成圖像提取及優(yōu)化[9,10]。

    本研究是從實際心臟臨床手術需求出發(fā),完成實體心臟模型的三維重建。三維重建心臟模型不僅可以顯示心臟表面及內(nèi)部的結構,并且能真實地反映出上述毗鄰結構的解剖關系??梢远嘁暯菍π呐K結構或區(qū)域進行觀察、測量,為復雜心臟手術術前診斷、規(guī)劃手術路徑、設計手術方案、術中導航、術后評估病情提供幫助,并可以通過導出三維模型數(shù)據(jù)進行二次開發(fā),借助3D打印機打印心臟模型,完成從醫(yī)學影像醫(yī)學向?qū)嶋H物體轉換的關鍵步驟,革新目前臨床復雜心臟手術診療方法,切實提高復雜心臟手術治愈率及滿意率[11]。

    [1]蔣峻,謝叻,方彬吉,等.基于中國數(shù)字人數(shù)據(jù)的心臟三維模型的重建.組織工程與重建外科,2014,10:8-10.

    [2]邱鵬,李橋,劉兵,等.基于虛擬人數(shù)據(jù)的心臟表面模型三維重建及顯示.生物醫(yī)學工程研究,2005,24:150-152.

    [3]張紹祥.中國數(shù)字化可視人體研究進展.中國科學基金,2003,17:4-7.

    [4]Spitzer VM,Ackerman MJ,Scherzinger AL,et al.The visiblehuman male: a technical report.J Am Med Inform Assoc,1996,3:118-130.

    [5]SpitzerVM,WhitlockDG.ThevisibleHumandataset:theanatomical plat from human simulation.Anat Rec,1998,253:49-57.

    [6]郭燕麗,張紹祥,劉正津,等.首例中國可視化人體心臟薄層斷層解剖學研究.第三軍醫(yī)大學報,2003,25:566-568.

    [7]郭燕麗,張紹祥,劉正津,等.首例中國可視化人體心臟三維重建及臨床意義.第三軍醫(yī)大學報,2003,25:569-571.

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    [10]譚立文,張肖莎,宋林,等.數(shù)字化喉標本模型的建立與虛擬現(xiàn)實仿真.解剖學雜志,2009,32:230-233.

    [11]孟祥鵬,張建卿,王慶志,等.計算機影像數(shù)據(jù)心臟三維重建及3D打印技術研究.中國心血管病研究,2015,13:1136-1138.

    Three dimensional reconstruction solid model of heart based on the 256CT imaging data

    CUI Wen-chao*,ZHANG Jian-qing,WANG Qing-zhi,et al.*Graduate Department of Xinxiang Medical College,Xinxiang 453003,China

    ZHANG Jian-qing,E-mail:185020009@qq.com

    Objective To investigate the clinical significance of complex heart disease diagnosis and treatment by establishing solid three dimensional heart model.Methods Scanning the tomographic image of the heart by using Philips Brilliance 256 CT and importing the scanned DICOM images into Belgian Mimics16.0 software,after the images were divided,using the Mask command of the software to classify various tissues from their different thresholds.Then using the template for cardiac imaging and other steps to real-time three-dimensional physical reconstruction.Results On the computer successfully reconstruct the three-dimensional heart model,model reconstruction can have more structure,multi-angle display space inside the heart structure and adjacent relationship.Conclusion By Brilliance 256 CT image data can effectively reconstruct three-dimensional solid model of the heart,to provide a new perspective for the diagnosis and treatment of complex heart disease.

    256CT images;Heart;Three-dimensional reconstruction

    453003 河南省新鄉(xiāng)市,新鄉(xiāng)醫(yī)學院基礎醫(yī)學院(崔文超、王慶志);鄭州市第七人民醫(yī)院心外科(崔文超、張建卿、孟祥鵬、劉夏、李華民)

    張建卿,E-mail:185020009@qq.com

    10.3969/j.issn.1672-5301.2016.08.022

    R654.2

    B

    1672-5301(2016)08-0758-03

    2016-03-15)

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