基于介入器械半自动分割的C臂成像系统在线校准技术研究及其在神经放射学中的应用

本研究针对C臂双平面成像系统在脑血管介入手术中因机械不稳定性和重力伪影导致的几何校准偏差问题，开发了一种利用介入器械（导管/导丝）进行在线校准的创新方法。通过机器学习算法实现器械分割（特异性99.43%，精度86.41%），结合非线性优化将平均反投影误差从4.11±2.61 mm降至0.15±0.01 mm，显著提升3D血管重建精度（标记点距离RMS误差3.47%），为复杂神经介入手术提供更可靠的影像引导。

　　

脑血管疾病的微创介入治疗高度依赖C臂双平面成像系统的精准导航，然而系统机械不稳定性和重力伪影会导致X射线源-探测器轨迹偏移，使记录的几何参数与实际投影几何存在显著差异。传统校准方法依赖解剖分叉点或校准体模，前者在颈动脉等简单血管结构中难以获取，后者则可能干扰手术环境。更棘手的是，低剂量荧光图像中导管与周围组织的低信噪比（SNR）以及结构重叠问题，使得介入器械的自动分割成为技术瓶颈。

针对这些挑战，Otto-von-Guericke University Magdeburg等机构的研究团队在《International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery》发表研究，提出结合机器学习分割与几何优化的新型在线校准方案。该工作创新性地利用带放射不透明度标记（radio-opaque markers）的介入器械作为校准参考，通过半自动方法实现从器械检测到系统参数优化的全流程解决方案，最终实现亚毫米级校准精度，为复杂血管病变的3D可视化开辟新途径。

研究采用多阶段技术路线：首先基于Daubechies 4小波变换提取导管候选区域（权重组合[0.8,0.1,0.1]最优），融合64维特征（包括Frangi血管滤波器和LoG边缘检测）训练集成分类器；随后通过血管掩模去假阳性，Akima插值修补骨架断裂；最终建立包含反投影误差和方向向量差异的双目标代价函数（式6），采用Levenberg-Marquardt算法优化系统参数（SID/SOD、LAO/RAO角度等）。临床数据验证采用硅胶血管模型（图1）和6组患者DSA序列，关键参数通过双视图三角测量（式3-5）和极线约束（图9）进行验证。

Catheter candidate regions computation
通过加权高频信号（DWT细节系数平方）、曲率（7像素滑动窗口二阶多项式拟合）和导数特征，结合Otsu阈值实现导管候选区域检测，最优权重组合使特异性达99.43%（表2）。图2展示三个ROI区域的特征响应差异，导管区域呈现显著负向峰值特征。

Features computation
设计的64维特征体系包含：19-28维统计特征（峰度、脉冲因子等）、Frangi滤波器响应值（尺度范围[1 2]，β₂=30）、LoG/DoG边缘检测特征（核尺寸15，σ=0.5）以及基于Hough变换的18维方向特征（图4）。特征分析表明导管路径方向概率显著高于其他区域（蓝色箭头）。

Post-processing
通过数字减影（DSA）和k-means聚类生成血管掩模（图5g），消除器械外假阳性；用户交互标记端点后，采用Akima三次埃尔米特插值（图5k）保证骨架连续性，解决Ambrosini等U-Net方法存在的分割断裂问题。

Self-calibration of a biplane X-ray imaging system
双平面几何模型（图6）中，投影矩阵P（式2）包含固有矩阵K（像素间距pu/pv、主点u₀/v₀）和外参（旋转矩阵R（式4）、平移向量T（式5））。优化后参数变化显著：测试集1的CAU/CRAN角度从-27.6°修正为-27.74°，SOD从716.44 mm调整为718.58 mm（表3）。

Iterative optimization
极线约束下（图13），对应点选择阈值设为2.25像素，200点均匀采样策略使双视图匹配误差降低98.6%（图12）。与既往方法相比，当前技术将平均反投影误差从0.58±0.50 mm进一步降至0.15±0.01 mm（表4），且在SID/SOD 1 cm偏移内保持稳定收敛（表5）。

该研究通过机器学习与几何建模的创新结合，首次实现基于临床常规介入器械的C臂在线校准。其核心突破在于：①构建多模态特征体系解决低SNR环境下的导管分割难题；②建立包含方向向量的双目标优化函数，有效处理高度弯曲器械的对应点匹配；③临床验证显示30 mm标记间距的RMS误差仅3.47%，优于基于分叉点的传统方法。研究局限性在于仍需人工校正分割结果，未来可通过深度学习特征融合进一步提升自动化程度。这项技术为神经介入（特别是动脉瘤栓塞等精细操作）提供了更可靠的3D导航基础，同时避免了校准体模的临床干扰，具有显著的转化医学价值。