基于U-Net网络和对极几何的介入导管空间形状重建方法

介入手术是治疗心血管疾病的主要方式之一,现有手术主要依靠二维荧光透视图像指导医生操作,无法实现术中介入导管的三维可视化,限制了手术效率和安全性。面向心血管介入手术临床精准治疗的需求,提出一种基于U-Net网络和对极几何的介入手术导管空间形状重建方法,实现术中介入手术导管三维形状的重建。首先利用U-Net网络分割出双平面荧光透视图像中导管的轮廓,并通过骨架化算法提取出导管的中心线。接着研究了基于对极几何约束的立体视觉匹配方法,通过求解极线与导管中心线的交点,求解出双平面投影中导管点集的对应关系,并结合投影模型与导管中心线构造空间射线,通过逐个求解空间射线的相交点,将空间曲线重建问题转换成射线相交问题,实现导管三维空间形状的精确重建。最后,为验证所提出介入手术导管空间形状重建算法的可行性,进行了双平面透视图像重建导管实验,结果显示导管的最大形状重建误差<1.55 mm,均方误差<0.89 mm,豪斯多夫距离不足1.49 mm。表明所提出方法可实现介入手术导管三维形状的精确重建,为提升血管介入手术精准导航和柔性导丝安全操控提供新方法和技术基础。