一种动脉瘤的检测方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本说明书实施例公开了一种动脉瘤的检测方法、装置及计算机可读存储介质。动脉瘤的检测方法包括：获取待处理的影像数据，其中，所述待处理的影像数据为正位影像数据和侧位影像数据；提取所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的图像信息，并确定所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的位置编码信息；将所述图像信息和位置编码信息输入动脉瘤序列分割模型，获得所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤对应的概率值；基于预设阈值，利用所述待处理影像数据中潜在动脉瘤对应的概率值，对所述潜在动脉瘤进行判断，确定所述待处理的影像数据的最终的动脉瘤。采用本说明书提供的方法，能够提高动脉瘤检测的准确度，降低动脉瘤检测的误检率。

A detection method, device and computer readable storage medium for aneurysm

【技术实现步骤摘要】
一种动脉瘤的检测方法、装置及计算机可读存储介质
本说明书涉及医学影像和计算机
，尤其涉及一种动脉瘤的检测方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
颅内动脉瘤是一种常见的血管性疾病，该疾病是由于颅内动脉内腔的局部异常扩张而导致的一种动脉壁的瘤状突起。据报道，颅内未破裂动脉瘤在我国成人中的患病率高达7％，颅内未破裂动脉瘤发生破裂后，会导致严重残疾甚至死亡。因此，早日发现颅内动脉瘤具有重要意义。现有技术中，利用医学影像，例如三维DSA(Digitalsubtractionangiography，数字减影血管造影)、CTA(CTangiography，CT血管造影)、MRA(magneticresonanceangiographyy，磁共振血管造影)，均可以获得不同拍摄角度下的颅内动脉瘤影像数据，但是基于颅内动脉瘤影像数据进行颅内动脉瘤分割时，仅仅是考虑单一角度的动脉瘤分割结果，因此，动脉瘤分割结果中往往会存在非动脉瘤，存在动脉瘤误检的情况。因此，需要一种新的检测方法，能够减少动脉瘤的误检率，提高动脉瘤检测的准确性。
技术实现思路
本说明书实施例提供一种动脉瘤的检测方法、装置及计算机可读存储介质，用于解决以下技术问题：现有技术中，基于颅内动脉瘤影像数据进行颅内动脉瘤分割时，仅仅是考虑单一角度的动脉瘤分割结果，因此，动脉瘤分割结果中往往会存在非动脉瘤，存在动脉瘤误检的情况。本说明书实施例提供一种动脉瘤的检测方法，包括以下步骤：获取待处理的影像数据，其中，所述待处理的影像数据为正位影像数据和侧位影像数据；提取所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的图像信息，并确定所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的位置编码信息；将所述图像信息和位置编码信息输入动脉瘤序列分割模型，获得所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤对应的概率值；基于预设阈值，利用所述待处理影像数据中潜在动脉瘤对应的概率值，对所述潜在动脉瘤进行判断，确定所述待处理的影像数据的最终的动脉瘤。进一步地，所述待处理的影像数据还包括：斜位影像数据。进一步地，所述提取所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的图像信息，具体包括：确定所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的最大尺寸；以所述潜在动脉瘤的最大尺寸作为小块，以所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的中心点为中心，对所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤进行分割，获得所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的图像信息。进一步地，所述提取所述待处理的影像数据中原始影像数据的潜在动脉瘤的图像信息，具体包括：根据预设小块值作为小块，以所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的中心点为中心，对所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤进行分割，获得所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的图像信息。进一步地，所述确定所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的位置编码信息，具体包括：若所述待处理的影像数据为正位影像数据和侧位影像数据，则采用一位编码的方式对所述正位影像数据和所述侧位影像数据进行编码，采用线性编码或非线性编码，对所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤在所述待处理的影像数据中的位置进行编码，获得所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的位置编码信息；若所述待处理的影像数据还包括斜位影像数据，则采用二位编码的方式对所述正位影像数据、所述侧位影像数据和所述斜位影像数据进行编码，采用线性编码或非线性编码，对所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤在所述待处理的影像数据中的位置进行编码，获得所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的位置编码信息。进一步地，所述动脉瘤序列分割模型的构建包括：获取潜在动脉瘤的影像数据的图像信息和位置编码信息；将所述潜在动脉瘤的影像数据的图像信息进行降维，获得所述潜在动脉瘤的影像数据的图像信息对应的一维信息；将所述潜在动脉瘤的影像数据的图像信息对应的一维信息与所述潜在动脉瘤的影像数据的位置编码信息进行连接后，输入卷积神经网络模型进行训练，获得动脉瘤序列分割模型。进一步地，所述将所述潜在动脉瘤的影像数据的图像信息进行降维，获得所述潜在动脉瘤的影像数据的图像信息对应的一维信息，具体包括：将所述潜在动脉瘤的影像数据的图像信息输入卷积神经网络，对所述潜在动脉瘤的影像数据的图像信息的特征图进行降维处理，获得所述潜在动脉瘤的影像数据的图像信息对应的一维信息。进一步地，所述基于预设阈值，利用所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤对应的概率值，对所述潜在动脉瘤进行判断，确定所述待处理的影像数据的最终的动脉瘤，具体包括：若所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤对应的概率值小于所述预设阈值，则所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤为假阳性；若所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤对应的概率值大于等于所述预设阈值，则所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤为所述待处理的影像数据中最终的动脉瘤。本说明书实施例提供一种动脉瘤的检测装置，包括：获取模块，获取待处理的影像数据，其中，所述待处理的影像数据为正位影像数据和侧位影像数据；信息提取模块，提取所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的图像信息，并确定所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的位置编码信息；分类模块，将所述图像信息和位置编码信息输入动脉瘤序列分割模型，获得所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤对应的概率值；确认模块，基于预设阈值，利用所述待处理影像数据中潜在动脉瘤对应的概率值，对所述潜在动脉瘤进行判断，确定所述待处理的影像数据的最终的动脉瘤。进一步地，所述待处理的影像数据还包括：斜位影像数据。进一步地，所述提取所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的图像信息，具体包括：确定所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的最大尺寸；以所述潜在动脉瘤的最大尺寸作为小块，以所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的中心点为中心，对所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤进行分割，获得所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的图像信息。进一步地，所述提取所述待处理的影像数据中原始影像数据的潜在动脉瘤的图像信息，具体包括：根据预设小块值作为小块，以所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的中心点为中心，对所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤进行分割，获得所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的图像信息。进一步地，所述确定所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的位置编码信息，具体包括：若所述待处理的影像数据为正位影像数据和侧位影像数据，则采用一位编码的方式对所述正位影像数据和所述侧位影像数据进行编码，采用线性编码或非线性编码，对所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤在所述待处理的影像数据中的位置进行编码，获得所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的位置编码信息；若所述待处理的影像数据还包括斜位影像数据，则采用二位编码的方式对所述正位影像数据、所述侧位影像数据和所述斜位影像数据进行编码，采用线性编码或非线性编码，对所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤在所述待处理的影像数据中的位置进行编码，获得所述待处理的影像数据中潜在动本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种动脉瘤的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：/n获取待处理的影像数据，其中，所述待处理的影像数据为正位影像数据和侧位影像数据；/n提取所述待处理的影像数据中原始影像数据的潜在动脉瘤的图像信息，并确定所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的位置编码信息；/n将所述图像信息和位置编码信息输入动脉瘤序列分割模型，获得所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤对应的概率值；/n基于预设阈值，利用所述待处理影像数据中潜在动脉瘤对应的概率值，对所述潜在动脉瘤进行判断，确定所述待处理的影像数据的最终的动脉瘤。/n

【技术特征摘要】
1.一种动脉瘤的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：
获取待处理的影像数据，其中，所述待处理的影像数据为正位影像数据和侧位影像数据；
提取所述待处理的影像数据中原始影像数据的潜在动脉瘤的图像信息，并确定所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的位置编码信息；
将所述图像信息和位置编码信息输入动脉瘤序列分割模型，获得所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤对应的概率值；
基于预设阈值，利用所述待处理影像数据中潜在动脉瘤对应的概率值，对所述潜在动脉瘤进行判断，确定所述待处理的影像数据的最终的动脉瘤。


2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在，所述待处理的影像数据还包括：斜位影像数据。


3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述提取所述待处理的影像数据中原始影像数据的潜在动脉瘤的图像信息，具体包括：
确定所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的最大尺寸；
以所述潜在动脉瘤的最大尺寸作为小块，以所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的中心点为中心，对所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤进行分割，获得所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的图像信息。


4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述提取所述待处理的影像数据中原始影像数据的潜在动脉瘤的图像信息，具体包括：
根据预设小块值作为小块，以所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的中心点为中心，对所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤进行分割，获得所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的图像信息。


5.根据权利要求1或2所述的检测方法，其特征在，所述确定所述待处理的影像数据中原始影像数据的潜在动脉瘤的位置编码信息，具体包括：
若所述待处理的影像数据为正位影像数据和侧位影像数据，则采用一位编码的方式对所述正位影像数据和所述侧位影像数据进行编码，采用线性编码或非线性编码，对所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤在所述待处理的影像数据中的位置进行编码，获得所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的位置编码信息；
若所述待处理的影像数据还包括斜位影像数据，则采用二位编码的方式对所述正位影像数据、所述侧位影像数据和所述斜位影像数据进行编码，采用线性编码或非线性编码，对所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤在所述待处理的影像数据中的位置进行编码，获得所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤的位置编码信息。


6.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述动脉瘤序列分割模型的构建包括：
获取潜在动脉瘤的影像数据的图像信息和位置编码信息；
将所述潜在动脉瘤的影像数据的图像信息进行降维，获得所述潜在动脉瘤的影像数据的图像信息对应的一维信息；
将所述潜在动脉瘤的影像数据的图像信息对应的一维信息与所述潜在动脉瘤的影像数据的位置编码信息进行连接后，输入卷积神经网络模型进行训练，获得动脉瘤序列分割模型。


7.根据权利要求6所述的检测方法，其特征在于，所述将所述潜在动脉瘤的影像数据的图像信息进行降维，获得所述潜在动脉瘤的影像数据的图像信息对应的一维信息，具体包括：
将所述潜在动脉瘤的影像数据的图像信息输入卷积神经网络，对所述潜在动脉瘤的影像数据的图像信息的特征图进行降维处理，获得所述潜在动脉瘤的影像数据的图像信息对应的一维信息。


8.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述基于预设阈值，利用所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤对应的概率值，对所述潜在动脉瘤进行判断，确定所述待处理的影像数据的最终的动脉瘤，具体包括：
若所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤对应的概率值小于所述预设阈值，则所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤为假阳性；
若所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤对应的概率值大于等于所述预设阈值，则所述待处理的影像数据中潜在动脉瘤为所述待处理的影像数据中的动脉瘤。


9.一种动脉瘤的检测装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，获取待处理的影像数据，其中，所述待处...

【专利技术属性】
技术研发人员：金海岚，印胤，杨光明，秦岚，
申请(专利权)人：强联智创北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11