冠脉狭窄检测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请提供的一种冠脉狭窄检测方法、装置、计算机设备和存储介质，通过将获取到的待检测图像输入至冠脉狭窄检测模型，得到检测结果；其中的冠脉狭窄检测模型包括主干网络、分割网络和狭窄分析网络，主干网络的输出分别与分割网络和狭窄分析网络的输入连接；上述检测结果包括冠脉分割结果和冠脉狭窄结果。由上述冠脉狭窄检测模型的结构可以看出，该冠脉狭窄检测模型包括分割网络和狭窄分析网络，因此，上述冠脉狭窄检测模型为一种多任务模型，可以同时实现对输入的待检测图像进行分割，以及对输入的待检测图像进行狭窄检测，得到包含至少两种类型的检测结果，即冠脉分割结果和冠脉狭窄结果。

Detection methods, devices, computer equipment and storage media for coronary stenosis

【技术实现步骤摘要】
冠脉狭窄检测方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及医学检测
，尤其涉及一种冠脉狭窄检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着医疗检测技术的发展，在对多种器官进行指标检测时，例如，冠状动脉(简称冠脉)指标检测，如何能够快速且准确获得冠状动脉检测结果成为了现下比较关注的问题。目前，可以基于不同的模型获得不同类型的冠脉检测结果。具体的，可以通过电子计算机断层扫描成像(ComputedTomographyangiography，CTA)设备获得冠脉的CTA图像数据，进一步的，可以采用冠脉分割模型对获得的CTA图像数据进行冠脉分割，得到冠脉分割结果，并采用冠脉狭窄区域定位模型对获得的CTA图像数据进行狭窄区域定位得到冠脉狭窄区域的具体位置。但是，上述确定冠脉检测结果的方法存在占用内存大，获得冠脉检测结果速度慢的问题。
技术实现思路
第一方面，一种冠脉狭窄检测方法，所述方法包括：获取待检测图像；将待检测图像输入至冠脉狭窄检测模型，得到检测结果；冠脉狭窄检测模型包括主干网络、分割网络和狭窄分析网络；主干网络的输出分别与分割网络和狭窄分析网络的输入连接；检测结果包括冠脉分割结果和冠脉狭窄结果。在其中一个实施例中，狭窄分析网络包括分类网络和回归网络；冠脉狭窄结果包括狭窄分类以及狭窄程度。在其中一个实施例中，冠脉分割结果包括概率响应图和冠脉分割图像。在其中一个实施例中，冠脉狭窄检测模型还包括池化层，用于根据概率响应图输出感兴趣区域图像。在其中一个实施例中，池化层的输出分别与分类网络和回归网络的输入连接；分类网络用于对感兴趣区域图像进行分类处理，得到狭窄分类；回归网络用于对属于狭窄的感兴趣区域图像进行狭窄程度估计，得到狭窄程度。在其中一个实施例中，主干网络用于从待检测图像中提取图像特征。在其中一个实施例中，冠脉分割图像包括关键点的位置；方法还包括：根据概率响应图得到待检测图像中冠脉中心线的位置；根据冠脉中心线的位置和关键点的位置，得到冠脉分段结果。第二方面，一种冠脉狭窄检测装置，所述装置包括：获取模块，用于获取待检测图像；检测模块，用于将待检测图像输入至冠脉狭窄检测模型，得到检测结果；冠脉狭窄检测模型包括主干网络、分割网络和狭窄分析网络；主干网络的输出分别与分割网络和狭窄分析网络的输入连接；检测结果包括冠脉分割结果和冠脉狭窄结果。第三方面，一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面任一实施例所述的冠脉狭窄检测方法。第四方面，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面任一实施例所述的冠脉狭窄检测方法。本申请提供的一种冠脉狭窄检测方法、装置、计算机设备和存储介质，通过将获取到的待检测图像输入至冠脉狭窄检测模型，得到检测结果；其中的冠脉狭窄检测模型包括主干网络、分割网络和狭窄分析网络，主干网络的输出分别与分割网络和狭窄分析网络的输入连接；上述检测结果包括冠脉分割结果和冠脉狭窄结果。由上述冠脉狭窄检测模型的结构可以看出，该冠脉狭窄检测模型包括分割网络和狭窄分析网络，因此，上述冠脉狭窄检测模型为一种多任务模型，可以同时实现对输入的待检测图像进行分割，以及对输入的待检测图像进行狭窄检测，得到包含至少两种类型结果的检测结果，即冠脉分割结果和冠脉狭窄结果。另外，由于分割网络和狭窄分析网络共享主干网路内部的参数，致使分割网络和狭窄分析网络具有较强的关联性，因此在优化这样的网络结构时可以相互辅助改善彼此的学习性能，降低过拟合的风险，从而更加符合实际应用的情况，进而提高检测结果的检测精度。附图说明图1为一个实施例提供的一种计算机设备的内部结构示意图；图2为一个实施例提供的一种冠脉狭窄检测方法的流程图；图3为一个实施例提供的一种网络结构的示意图；图4为一个实施例提供的一种网络结构的示意图；图5为一个实施例提供的一种网络结构的示意图；图6为一个实施例提供的一种网络结构的示意图；图7为一个实施例提供的一种网络结构的示意图；图8为一个实施例提供的一种网络结构的示意图；图9为一个实施例提供的一种训练方法的流程图；图10为一个实施例提供的一种冠脉狭窄检测方法的流程图；图11为一个实施例提供的一种冠脉狭窄检测装置的结构示意图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。本申请提供的冠脉狭窄检测方法，可以应用于如图1所示的计算机设备中，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图1所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种冠脉狭窄检测方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。下面将通过实施例并结合附图具体地对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。图2为一个实施例提供的一种冠脉狭窄检测方法的流程图。本实施例的执行主体为如图1所示的计算机设备，本实施例涉及的是计算机设备采用冠脉狭窄检测模型对待检测图像进行狭窄检测的具体过程。如图2所示，该方法包括：S101、获取待检测图像。其中，待检测图像表示当前需要进行检测的图像，为一种包含冠脉类型结构的图像，具体可以包括左冠脉血管、右冠脉血管、或其它与冠脉相邻的组织或器官的结构。该待检测图像可以包括但不限于常规CT图像、CTA图像、MRI图像、PET-MRI图像等，本实施例对此不做限定。在实际应用中，计算机设备可以通过连接扫描设备对人体的冠脉结构进行扫描得到待检测图像。可选的，计算机设备也可以直接从数据库中或从互联网上下载得到包含冠脉结构的待检测图像，对此本实施例不做限制。S102、将待检测图像输入至冠脉狭窄检测模型，得到检测结果；冠脉狭窄检测模型包括主干网络、分割网络和狭窄分析网络；主干网络的输出分别与分割网络和狭窄分析网络的输入连接；检测结果包括冠脉分割结果和冠脉狭窄结果。其中，冠脉狭窄检测模型用于对待检测图像进行冠脉的分割和冠脉狭窄的检测，从而得到检测结果，而该检测结果可以同时包括冠脉分割结果和冠脉狭窄结果。上述冠脉分割结果可以包括各种描述分割结果的图像，例如分割图像，概率响应图等；上述冠脉狭窄结果可以包括各本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种冠脉狭窄检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测图像；将所述待检测图像输入至冠脉狭窄检测模型，得到检测结果；所述冠脉狭窄检测模型包括主干网络、分割网络和狭窄分析网络；所述主干网络的输出分别与所述分割网络和所述狭窄分析网络的输入连接，所述检测结果包括冠脉分割结果和冠脉狭窄结果。

【技术特征摘要】
1.一种冠脉狭窄检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测图像；将所述待检测图像输入至冠脉狭窄检测模型，得到检测结果；所述冠脉狭窄检测模型包括主干网络、分割网络和狭窄分析网络；所述主干网络的输出分别与所述分割网络和所述狭窄分析网络的输入连接，所述检测结果包括冠脉分割结果和冠脉狭窄结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述狭窄分析网络包括分类网络和回归网络；所述冠脉狭窄结果包括狭窄分类以及狭窄程度。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述冠脉分割结果包括概率响应图和冠脉分割图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述冠脉狭窄检测模型还包括池化层，用于根据所述概率响应图输出感兴趣区域图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述池化层的输出分别与所述分类网络和所述回归网络的输入连接；所述分类网络用于对所述感兴趣区域图像进行分类处理，得到所述狭窄分类；所述回归网络用于对属于狭窄的感兴趣区域图像进行狭窄程度估计，得到所述狭窄程度。6.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王誉，吴迪嘉，周翔，詹翊强，
申请(专利权)人：上海联影智能医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31