RU2843800C1 - Способ трехмерной реконструкции сердца для проведения неинвазивного электрофизиологического исследования при предсердных и желудочковых тахиаритмиях - Google Patents

Abstract

Изобретение относится к медицине, а именно к системам и способам обработки изображений и анализа данных, и может быть использовано для обработки данных изображений медицинской визуализации. Предложен способ, в котором проводят безконтрастную обзорную компьютерную томографию, расшифровывают данные из международного стандарта передачи медицинских изображений DICOM и получают пространственную матрицу томограммы, затем выбирают референтную точку области сердца в пространственной матрице в плоскости XOZ, далее алгоритмом создают маску на нулевой итерации, в которой выбирают нулевой пиксель, а соседний пиксель, обладающий значением по модулю близким к нулевому, помещают в маску кандидатов для использования в следующей итерации, а для следующей итерации и продолжают опрос всех пикселей вокруг нулевого пикселя, а по завершении опроса, алгоритм переходит на первую итерацию, при этом нулевой пиксель переносят в маску конечного изображения, а из маски нулевой итерации его убирают, после этого получают фронт удовлетворяющих пикселей вокруг исходного нулевого пикселя, далее вокруг каждого из данных пикселей проводят проверку на поиск удовлетворяющих соседей, при этом на N-ой итерации алгоритм опрашивает соседей фронта, сформированного на N-1 итерации и выделяют сердечную мышцу в плоскости YOZ, далее этот алгоритм повторяют для каждого среза томограммы в плоскости XOY и получают компьютерную трехмерную модель сердца. Изобретение обеспечивает повышение эффективности неинвазивного электрофизиологического исследования и дальнейшего катетерного лечения предсердных и желудочковых тахиаритмий. 7 ил.

Description

Изобретение относится к медицине, а именно к системам и способам обработки изображений и анализа данных, и может быть использовано для обработки данных изображений медицинской визуализации. Способ трехмерной реконструкции сердца, основан на безконтрастной, обзорной компьютерной томографии (КТ) и представляет по сути «выращивание» тканей путем оценки оттенков серого цвета в серо-шкальном диапазоне, на основании которой происходит выделение сердечной мышцы от других тканей в каждом срезе томограммы. Получаемые 3D-модели сердца в дальнейшем могут быть использованы в кардиологии и кардиохирургии. Данный способ внедрен в работу разрабатываемой системы для визуализации электрофизиологических процессов как при неинвазивном электрофизиологическом исследовании сердца, так и при сочетанном инвазивном и неинвазивном трехмерном электрофизиологическом и электроанатомическом картирование в условиях операционной, в том числе в режиме реального времени. В целом разработанный способ трехмерной визуализации позволит более широко использовать безконтрастную, обзорную КТ в рамках развития технологий для персонифицированной диагностики и лечения различных заболеваний, в том числе у пациентов с наличием противопоказаний для контрастусиленной КТ.

Известен способ трехмерного картирования камер сердца с использованием навигационной системы "астрокард" для лечения пациентов с нарушением ритма сердца [1]. Проводят мультиспиральную компьютерную томографию (МСКТ), или магнитно-резонансную (МРТ) сердца с получением 3D изображения сердца. Получают интраоперационно электроанатомическую модель камеры сердца с помощью системы навигационного картирования «Астрокард». Совмещают полученную электроанатомическую модель камер сердца с обработанным изображением МСКТ или МРТ сердца. Однако данный способ может быть использован только интраоперационно в процессе катетерного лечения аритмий, а при проведении КТ сердца используются протоколы с контрастным усилением.

Известен способ неинвазивного электрофизиологического исследования сердца [2] реализованный при создании программно-аппаратного комплекса «Amycard™» (Россия, Швейцария). Представленная методика способна восстановить эпикардиальную поверхность сердца, но основой для ее работы являются данные, полученные при МСКТ с контрастным усилением.

Недостатком способа является то, что основой для его работы являются данные, полученные при МСКТ с контрастным усилением, а проведение данного исследования не всегда возможно, особенно, у пациентов с наличием аллергических реакций на йодсодержащие препараты и при хронической болезни почек со значительным снижением скорости клубочковой фильтрации. Также стоит отметить, что для получения «удовлетворительной» трехмерной модели сердца, необходимой для неинвазивного электрофизиологического исследования, желательно чтобы во время проведения МСКТ было одинаковое заполнение контрастом всех камер сердца, чего достаточно сложно добиться при исследовании и что требует большего количества контрастного вещества и сопровождается увеличением лучевой нагрузки на пациента.

В проанализированной патентной и научно-медицинской литературе адекватного прототипа не обнаружено.

Задачей изобретения является разработка способа трехмерной реконструкции сердца на основе безконтрастной обзорной компьютерной томографии для повышения эффективности неинвазивного электрофизиологического исследования и дальнейшего катетерного лечения предсердных и желудочковых тахиаритмиях, в том числе у пациентов с наличием аллергических реакций на йодсодержащие препараты и при хронической болезни почек со значительным снижением скорости клубочковой фильтрации.

Поставленная задача решается тем, что проводят безконтрастную обзорную компьютерную томографию, расшифровывают данные из международного стандарта передачи медицинских изображений DICOM и получают пространственную матрицу томограммы, затем выбирают референтную точку области сердца в пространственной матрице в плоскости XOZ, далее алгоритмом создают маску на нулевой итерации, в которой выбирают нулевой пиксель, а соседний пиксель, обладающий значением по модулю близким к нулевому, помещают в маску кандидатов для использования в следующей итерации, а для следующей итерации и продолжают опрос всех пикселей вокруг нулевого пикселя, а по завершении опроса, алгоритм переходит на первую итерацию, при этом нулевой пиксель переносят в маску конечного изображения, а из маски нулевой итерации его убирают, после этого получают фронт удовлетворяющих пикселей вокруг исходного нулевого пикселя, далее вокруг каждого из данных пикселей проводят проверку на поиск удовлетворяющих соседей, при этом на N-ой итерации алгоритм опрашивает соседей фронта, сформированного на N-1 итерации и выделяют сердечную мышцу в плоскости YOZ, далее этот алгоритм повторяют для каждого среза томограммы в плоскости XOY и получают компьютерную трехмерную модель сердца.

Таким образом, путем сегментации плоскости сердца в XOZ на основе выбранной оператором точки на плоскости, проходящей через ось X и ось Z, разбиение её на участки для анализа и выделение значимых точек, принадлежащих сердцу. Дальнейшие итерации - сегментации в плоскостях XOY: переход от плоскости к плоскости, перпендикулярных XOZ, и выявлению точек сердца, где начальными точками выступают точки сегментации по XOZ. Далее этот алгоритм повторяют для каждого среза томограммы в плоскости XOY, и получает облако точек, на основании которого будет построена трехмерная модель плоскости сердца.

Изобретение будет понятно из следующего описания и приложенных к нему фигур.

На фиг. 1 изображено схематичное представление исследования методом компьютерной томографии

На фиг. 2 представлен а - 21-й срез томограммы; б - 61-й срез томограммы; в - 150-й срез томограммы

На фиг. 3 изображено перестроенное в плоскость YOZ изображение

На фиг. 4 представлен результат работы алгоритма сегментации в плоскости YOZ

На фиг. 5 изображена иллюстрация работы алгоритма в плоскости XOY на срезе 96: А - 1-ая итерация; Б - 20-ая итерация; В - 40-ая итерация; Г - 60-я - итерация, Д - 71-ая и последняя итерация

На фиг. 6 представлен пример трехмерной реконструкции сердца по результатам работы алгоритма

На фиг. 7 представлен пример реконструированной поверхности сердца после упрощения и сглаживания

Способ осуществляют следующим образом: основой для моделирования эпикардиальной поверхности сердца должны стать данные неинвазивного исследования сердца, например, ультразвуковое исследование сердца, рентгеновская томография, магниторезонансная томография. Большинство из этих исследований записываются томографом для последующей передачи лечащему врачу или пациенту. Для передачи медицинских изображений наиболее широко используется стандарт DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine), разработанный Американской коллегией радиологии и Национальной ассоциацией производителей электроники [3]. Изображения, полученные с томографа, имеют формат DICOM и представляют собой набор изображений-слайсов, идущих друг за другом с заданным шагом. Минимально возможный шаг равен разрешающей способности томографа, однако для уменьшения дозы облучения возможна запись с уменьшением разрешения. На Фиг. 1 показано схематичное представление видов данных внутри формата DICOM, а так же показаны основные типы совместимых типов томографии.

Данные, полученные в результате любого томографического исследования, представлены в едином стиле, а точнее в виде набора графических изображений в градации серого, где каждый пиксель представляет беззнаковое шестнадцатибитное число, величина которого зависит от соответствующей шкалы исследования и настроек контрастности в томографе. Так же в каждое растровое изображение записывается заголовок спецификации к ним. Внутри такого заголовка содержаться данные о пациенте, которые заполняет оператор томографа. В заголовок входят: имя фирмы производителя томографа, данные о томографе, специфический режим сканирования, доза облучения, пространственные данные области сканирования, разрешающая способность томографа, максимально доступная разрешающая способность томографа, разрешающая способность выбранного режима сканирования, порядковый номер слайса внутри набора и прочие важные для специалистов графы. Заголовок создаётся во время проведения неинвазивного исследования автоматически. Внутри спецификации описаны отношения физического размера области сканирования к цифровому размеру изображений в пикселях. При создании модели необходимо учитывать, что томографическое изображение трехмерно, а значит пиксель имеет «размер» не только в ширину и длину, но и толщину. Исследуя спецификацию, необходимо учитывать размер пикселя в трех осях, чтобы не допустить искажения последующей модели.

В результате сканирования получается набор послойных слайсов грудной клетки в проекции X0Y с заданным шагом (толщиной) слайсов (ось Z). Эти изображения имеют формат медицинского отраслевого стандарта DICOM. Для построения 3D модели поверхности сердца необходимо вычленить контуры внешних стенок сердца из общего снимка грудной клетки для каждого слайса. Такая процедура называется сегментацией или выделением контура органа. Для реализации алгоритмов сегментации удобнее всего работать с формой растровых изображений, поэтому необходимо применить конвертирование изображений стандарта DICOM в общеупотребительные растровые графические форматы без сжатия и искажений с учётом пространственных размеров, приведя размер пикселях к к физическому значению, например 1 пиксель равен 1 мм.

Результатом работы алгоритма на каждом из слайсов должен стать контур, который внутри будет содержать область пространства, где расположена сердечная мышца пациента. Имея контуры для каждого из слайсов, можно переходить к построению модели сердца. Так как для построения модели используются контуры каждого из слайсов, то первым этапом станет построение "проволочной" модели сердца. В итоге получается каркасная модель, состоящая из "проволочек" контуров, расположенных по координате Z в соответствии с их номером слайса. Для этого проводится нормализация координат, т.е. приводятся все контуры к общему нулю (в координатах x и y, но с разными координатами z).

Рассмотрим полученные томографические данные представленные в виде цифровых изображений динамический диапазон, которых был нормирован в границах от [0-255], для этого необходимо перейти от шестанадцетибитного к восьмибитному беззнаковому формату изображению. Изображения после нормирования представленные на (Фиг. 2) и получены на основе рентгеновской МСКТ. В таких данных каждый пиксель представляет собой не относительную интенсивность света попавшего на полупроводниковую матрицу камеры или сканера, как в классическом цифровом изображении, а относительной рентгеновской проницаемостью. Стоит отметить, что приведения к нормальному динамическому диапазону, необходимо для удобства оператора, в самом алгоритме далее будет применятся полноценные данные без интерполяции, чтобы не ухудшать ситуацию с контрастностью.

Посмотрев на (Фиг. 2) можно сделать вывод, что внутренние органы слабо различимы и границы между ними слабо контрастны. Для навигации оператору удобней использовать не плоскости XOY, а плоскость YOZ. Такое изображение может быть перестроено без потерь в другую плоскость. Пример, перестроенного изображения представлен на (Фиг. 3). Предлагаемый алгоритм, как и большинство методов сегментации, требует определить отправную точку работы, нулевую итерацию, некую область, которая, по мнению оператора, точно соответствует выделяемому органу, в нашем случае сердца. Необходимо так же выбрать слой, который отражает наиболее протяжённую проекцию сердца для сегментации в плоскость YOZ. Желательно, но не принципиально, выбрать срез близкий к оси в центре сердца. После выбора нулевой итерации, отправной точки, алгоритм опрашивает соседние значения исходя из правила - совпадения точек, соответствующих заданному диапазону.

Рассмотрим алгоритм подробней, результаты его работы в плоскости YOZ представлены на (Фиг. 4), это его первая стадия. На нулевой итерации создаётся бинарная маска для пикселей кандидатов и бинарная маска для точно выбранных пикселей. Маски - трехмерные изображения заполненные нулями. В маске кандидатов находится один пиксель, который равен единице в области с координатами отправной точки, выбранный оператором. Финальная маска на нулевой итерации остаётся заполненной нулями. Вокруг операторской точки будут проверены соседние 8 пикселей и если соседний пиксель обладает значением по модулю близким к исходному, то такой пиксель помещается в маску кандидатов. Выбор пикселей происходит по правилу

, обнуления бинарной матрицы маски.

Шаг 1 - инициализация работы алгоритма.

точка инициализации, задаваемая оператором.

Шаг 2 создание плоскости сердца YOZ, внутри которой лежит инициализирующая точка, выбранная оператором.

Шаг 3 создание плоскостей сердца в каждой плоскости XOY, где содержаться точки определенные, как сердечная мышцы на шаге 2.

Где - обзорное томографическое изображение, - бинарная матрица пикселей томографического изображения принадлежащего к сердечной мышце, - матрица пикселей-кандидатов.

После опроса всех соседних пикселей вокруг нулевого, алгоритм переходит с нулевой итерации на первую. Нулевой пиксель переносится в финальную маску конечного изображения. Из маски кандидатов первой итерации он будет убран, чтобы не проводить опрос по уже проверенной области несколько раз. После этого будет получен фронт пикселей-кандидатов для проверки на первой итерации, кроме пикселей содержащихся внутри финальной маски. После опроса пиксели-кандидаты, прошедшие проверку, попадут в финальную маску, и вокруг них будет сформирован новый фронт кандидатов для второй итерации.

На N-ой итерации алгоритм будет опрашивать соседей фронта, сформированного на N-1 итерации, исключая опрос уже утверждённых значений для экономии вычислительного времени. Таким образом, удаётся выделить сердечную мышцу в плоскости YOZ. Результат такого выделения представлен на (Фиг. 4).

Далее этот алгоритм будет повторен для каждого среза томограммы в плоскости XOY. Здесь возможно расширение или сужение границы интервала допустимого значения пикселей трехмерного изображения, если необходимо сделать алгоритм более «агрессивным» и наоборот. Стоит отметить, что в нулевой итерации второй стадии алгоритма в качестве отправной точки или фронта будут использованы точки, признанные сердечной мышцей на прошлой стадии и это эти точки в каждом срезе в плоскости YOX станут автоматически первыми точками в матрице кандидатов. Пример работы алгоритма на разных итерациях в одном срезе представлены на Фиг. 6. Необходимо отметить, что слои, в которых на первой стадии «выращивания» не было найдено точек в первой стадии не будут использованы во второй стадии для экономии вычислительного времени. То есть рабочая область алгоритма будет уменьшена автоматически.

На (Фиг. 5) видно, что последняя итерация для слайса - это 71-ая итерация. Алгоритм может останавливаться самостоятельно, если он достиг предела роста и окружен «сильными» границами. Иными словами, алгоритм закончил работу из-за отсутствия новых точек для «выращивания» области. Так же он может быть остановлен принудительно, если оператор сочтёт выращенную область достаточной, так как в случае недостаточного качества снимков МСКТ, алгоритм может «прорастать» за пределы желаемой зоны. Изображения, полученные при МСКТ, трудно назвать идеальными из-за шумов, связанных с процессом получения данных, в целом качество их оставляет желать лучшего, повлиять на него трудно, если не невозможно.

После послойного выделения области сердца в каждом срезе можно перейти к построению STL модели поверхности. Из выделенной на каждом участке области нужно построить точки периметра, эти полиномы станут основой для создания трехмерной STL модели сердца за счет их «сложения» по типу монетного столбика и образования проволоной модели. Далее используя алгоритм морфинга сферы можно получить из облака граничных точек STL модель для работы врача, а также можно использовать в других программных комплексах или напрямую показывать пациенту в демонстрационных целях.

Пример воссозданной трехмерной модели представлен на (Фиг. 6). Как можно отчетливо увидеть, алгоритму не удалось избежать главной ошибки построения модели - «прорастание» за пределы желаемой зоны, когда фрагмент печени был воспринят как часть сердца, и в данном случае оператору придётся его «отрезать», используя инструменты трехмерного графического редактора.

Как показано на (Фиг. 6) в результате работы алгоритма он «пророс» за пределы сердца, что является следствием близкой плотности структур в диапазоне выбранных алгоритмом прилежащих тканей. Очевидно, что сами органы имеют физическую границу, однако на срезах МСКТ эта граница не отражена и алгоритм «рос» пока не встретил явное различие в плотности. Эта ошибка может быть решена при дальнейшем развитии алгоритма путём введения дополнительных «сложных» условий роста или же улучшением качества МСКТ. На данном этапе проблема решается окончательным формированием трехмерной модели вручную оператором, удаляя лишние элементы. После формирования массива опорных точек на воссозданной поверхности осуществляется аппроксимация поверхности модели сердца. Компьютерная графика располагает богатым набором средств построения поверхностей на основе опорных точек. Самым распространённым является триангуляция Делоне [4]. В итоге модель сердца состоит из множества треугольников и точек (Фиг. 7). Далее в зависимости от доступных вычислительных мощностей STL модель упрощают до необходимого уровня сложности.

Источники информации:

1. Пат. №2724191 Российская Федерация Способ трехмерного картирования камер сердца с использованием навигационной системы «Астрокард» для лечения пациентов с нарушением ритма сердца [Текст] / Ривишвили А.Ш., Артюхина Е.А., Яшков М.В., Попов А.Ю., Васин В.А. ; заявитель и патентообладатель: Федеральное государственное бюджетное учреждений «Национальный медицинский исследовательский центр хирургии им. А.В. Вишневского» (RU) - №2019141386; заявл.13.12.2019; опубл. 22.06.2020 Бюл. №18.

2. Пат. №2409313 Российская Федерация Способ неинвазивного электрофизиологического исследования сердца [Текст] / Ривишвили А.Ш., Калинин В.В., Калинин А.В. ; заявитель и патентообладатель: Ревишвили Амиран Шотаевич (RU) - №2008146994; заявл. 27.11.2008; опубл. 20.01.2011 Бюл. № 2.

3. ГОСТ Р ИСО 12052 - 2009 Цифровые изображения и связь в медицине (DICOM), включая управление документооборотом и данными : национальный стандарт Российской Федерации : дата введения 2009-09-14 / Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии. - Изд. официальное. - Москва : Стандартинформ, 2010. - 16 с.

4. Скворцов А.В., Мирза Н.С. Алгоритмы построения и анализа триангуляции. - Томск: Издательство Том. Ун-та, 2006. - 168 с.

Claims (1)

1. Способ трехмерной реконструкции сердца для проведения неинвазивного электрофизиологического исследования при предсердных и желудочковых тахиаритмиях, характеризующийся тем, что проводят безконтрастную обзорную компьютерную томографию, расшифровывают данные из международного стандарта передачи медицинских изображений DICOM и получают пространственную матрицу томограммы, затем выбирают референтную точку области сердца в пространственной матрице в плоскости XOZ, далее алгоритмом создают маску на нулевой итерации, в которой выбирают нулевой пиксель, а соседний пиксель, обладающий значением по модулю близким к нулевому, помещают в маску кандидатов для использования в следующей итерации, а для следующей итерации и продолжают опрос всех пикселей вокруг нулевого пикселя, а по завершении опроса, алгоритм переходит на первую итерацию, при этом нулевой пиксель переносят в маску конечного изображения, а из маски нулевой итерации его убирают, после этого получают фронт удовлетворяющих пикселей вокруг исходного нулевого пикселя, далее вокруг каждого из данных пикселей проводят проверку на поиск удовлетворяющих соседей, при этом на N-ой итерации алгоритм опрашивает соседей фронта, сформированного на N-1 итерации и выделяют сердечную мышцу в плоскости YOZ, далее этот алгоритм повторяют для каждого среза томограммы в плоскости XOY и получают компьютерную трехмерную модель сердца.