时空约束的单臂X射线冠脉血管三维运动量化冠心病的研究

Coronary heart disease has been the biggest culprit to human health, single-arm X-ray coronary angiography provides an important tool for the diagnosis of coronary heart diseases, three-dimensional coronary artery motion estimation is a key technique for early diagnosis of coronary heart disease. At present, although it has made great progress on the motion estimation of dual-arm X-ray coronary artery, the system equipment is expensive and the estimated coronary vascular motion parameter is single, which greatly limits its extensive application. Otherwise, it is still in the exploratory stage about estimating multiple motion parameters of single-arm and short-duration X-ray coronary artery. Based on the previous work, this project studies the problem of quantifying coronary heart disease by employing three-dimensional motion parameters of single-arm X-ray angiography with spatio-temporal constraints, including: (1) establishing non-rigid spatio-temporal period motion model of coronary artery by jointing the motion characteristics of coronary artery and motion model under the spatio-temporal constraints; (2) proposing an optimization method to solve the motion model and analyzing its robustness; (3) discussing the correlation between the quantitative motion parameters (such as magnitude, frequency and phase of two-dimensional and three-dimensional coronary artery motion) and coronary artery disease, and revealing their internal relationship. The results of this program will provide new theoretical and technical support for artificial intelligence to automatically detect and localize coronary artery disease.

冠心病已成为威胁人类健康的“第一杀手”，单臂X射线冠脉造影为诊断冠心病提供了重要手段，三维冠脉血管运动估计是实现冠心病早期诊断的关键技术。目前，虽然双臂X射线冠脉血管运动估计已取得了很大进展，但系统设备昂贵且估计的冠脉血管运动参数单一，极大的限制了其推广应用。而针对单臂短时长X射线冠脉血管多种运动参数估计的问题，仍处于探索阶段。在前期研究工作的基础上，本项目围绕时空约束的单臂X射线造影冠脉血管三维运动参数量化冠心病的问题开展研究，其内容包括：（1）在时空约束下，结合冠脉血管运动特性和运动场模型，建立非刚体时空周期运动模型；（2）提出求解运动模型的优化方法，分析运动模型的鲁棒性；（3）讨论二维/三维冠脉血管运动的幅度、频率和时相等量化参数与冠脉血管疾病的相关性，揭示它们之间的内在规律。研究成果将为人工智能自动检测定位量化分析冠脉血管疾病提供新的理论和技术支撑。

医学数据表达与建模作为人工智能的一个研究分支，其为计算机辅助临床医生诊断冠脉血管疾病提供了关键技术。作为国家973计划重要临床医学信息处理的关键科学问题研究项目（数字减影血管造影智能分析与三维重构）的延续，本项目开展了时空约束的单臂X射线冠脉血管三维运动量化冠心病的研究，完成的内容包括：1）非刚性物体图像序列的运动估计模型建立与求解，以及应用于二维冠脉血管的运动估计与分析；2）心脏模型的建立以及冠脉血管的重建与运动补偿；3）三维冠脉血管运动与二维冠脉血管运动的一致性分析，以及其运动参数与冠心病的关联性分析；4）构建并优化了单臂X射线血管造影三维重建与分析平台软件。在此基础上，为防止图像预处理结果影响本项目的冠脉血管运动参数的估计精度，我们对单臂X射线造影图像处理方法（包括去噪、增强和分割）进一步进行了优化，并取得了一系列的研究成果。这些成果（包括发表SCI期刊论文14篇，3篇国际会议论文并做口头汇报。申请发明专利4项。获得2022年中国自动化学会科技进步一等奖（排名第7））将为临床诊断分析心血管提供理论和技术支撑，并推进人工智能自动定位检测分析冠脉血管疾病系统的实现，具有较大的临床应用价值。