The present invention discloses a method and apparatus for measuring flow reserve fraction, wherein the method includes: acquiring characteristic parameters of coronary artery of target patient, wherein the vascular characteristic parameters include vessel cross-sectional radius at a predetermined position, and stenosis characteristic parameters of coronary artery stenosis area; and putting the blood into the target patient's coronary artery. The flow reserve fraction of the target patient is obtained by inputting the characteristic parameters of the tube into the pre-established measurement model of the flow reserve fraction. The invention solves the problems of long time consuming in measuring the fraction of blood flow reserve and high requirement for calculating the equipment, and can measure the fraction of blood flow reserve efficiently, accurately and in real time.
【技术实现步骤摘要】
一种血流储备分数测量方法和装置
本专利技术实施例涉及医学图像处理
，尤其涉及一种血流储备分数测量方法和装置。
技术介绍
随着社会经济的发展和人类生活方式的改变，冠脉病变的发病率和死亡率呈显著上升趋势，并且发病年龄趋向年轻化，严重威胁着人们的生命健康，所以对人们进行冠脉病变的防治已刻不容缓。同时，伴随着现代技术的迅猛发展和医学科学的深入研究和探索，目前对冠脉病变的预防、诊断和治疗等方面均得到全面发展。当前比较流行的对冠脉病变进行诊断评估的技术手段主要有：冠脉造影、血管内超声和血流储备分数等相关技术手段和评估指标。其中，血流储备分数(Fractionalflowreserve,FFR)是真正应用于临床的功能学指标，是当前定量和定点评价冠脉生理功能的重要方法。而且，FFR现已被广泛验证在各种病变中的应用价值，如在冠脉单支病变、多支病变、分叉病变、左主干病变、弥漫串联性病变、分叉病变、急性冠脉综合症、临界病变、经皮冠状动脉介入治疗(percutaneouscoronaryintervention，PCI)后效果评价和联合其他辅助技术指导冠心病(coronaryhea...
【技术保护点】
1.一种血流储备分数测量方法，其特征在于，包括：获取目标患者冠状动脉的血管特征参数，其中，所述血管特征参数包括设定位置处的血管横截面半径，以及冠状动脉血管狭窄区域的狭窄特征参数，所述狭窄特征参数用于体现血管狭窄处的血管结构信息；将所述血管特征参数输入预先建立的血流储备分数测量模型，得到所述目标患者的血流储备分数。
【技术特征摘要】
1.一种血流储备分数测量方法，其特征在于，包括：获取目标患者冠状动脉的血管特征参数，其中，所述血管特征参数包括设定位置处的血管横截面半径，以及冠状动脉血管狭窄区域的狭窄特征参数，所述狭窄特征参数用于体现血管狭窄处的血管结构信息；将所述血管特征参数输入预先建立的血流储备分数测量模型，得到所述目标患者的血流储备分数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标患者冠状动脉的血管特征参数，包括：根据所述目标患者的冠状动脉计算机断层扫描图像，获取所述血管特征参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标患者的冠状动脉计算机断层扫描图像，获取所述血管特征参数，包括：根据所述冠状动脉计算机断层扫描图像，测定多个选定层的血管横截面半径；从所述冠状动脉计算机断层扫描图像中识别出冠状动脉血管中目标位置点上游和下游的狭窄，其中，目标位置点为所述冠状动脉血管的中心线上的每一点；按照狭窄半径缩小程度由大到小的顺序，分别对目标位置点上游和下游的狭窄进行排序；分别从目标位置点上游和下游的狭窄中选出排序靠前的至少一个目标狭窄；提取所述目标狭窄的狭窄特征参数。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，预先建立血流储备分数测量模型，包括：获取训练样本集合，其中，所述训练样本集合包括多个冠脉病变患者的冠状动脉的样本血管特征参数及对应的样本血流储备分数；构建神经网络；基于所述训练样本集合，训练所述神经网络；将训练完成后的神经网络作为所述血流储备分数测量模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述构建神经网络，包括：设置所述神经网络的输入层、至少一个隐藏层、激活函数、输出层和各层各节点的初始参数，其中，所述输入层包括与所述血管特征参数对应的节点，所述至少一个隐藏层包括多个节点，所述输出层包括一个节点。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述激活函数为Sigmoid函数，所述输出层包括修正线性单元。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述训练样本集合，训练所述神经网络，包括：将所述样本血管特征参数作为所述神经网络的输入，将所述样本血流储备分数作为所述神经网络的期望输出，反复训练所述神经网络，至得到各层各节点的最优参数。8.一种血流储备分数测量装置，其特征在于，包括：血管特征获取模块，用于获取目标患者冠状动脉的血管特征参数，其中，所述血管特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：张贺晔，高智凡，刘欣，
申请(专利权)人：深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44
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