一种动静脉确定方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种动静脉确定方法、装置、设备和存储介质，其中，动静脉确定方法包括：获取包含目标血管的初始医学图像数据；基于预先训练的主干提取神经网络模型，确定初始医学图像数据中的动脉主干信息和静脉主干信息，动脉主干和静脉主干分别为目标血管中，预设支干的动脉血管和静脉血管；基于预设约束条件，确定初始医学图像数据中的动脉细支信息和静脉细支信息，结合动脉主干信息和静脉主干信息，得到目标血管的动脉血管信息和静脉血管信息，本发明专利技术实施例的技术方案能够快速、准确且完整地实现动脉血管与静脉血管的分离。

【技术实现步骤摘要】
一种动静脉确定方法、装置、设备和存储介质
本专利技术实施例涉及图像处理
，尤其涉及一种动静脉确定方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
肺部疾病是我国发病率较高的病种，对肺部疾病的预防和治疗依赖于精确的诊断和定量的分析。近年来医学成像技术的飞速发展使得对肺部的定量分析成为可能，计算机断层扫描(CT)技术允许以低辐射剂量在亚毫米级别上描绘肺部解剖结构，如肺血管系统和支气管。高分辨率CT图像下对肺部血管的分析，有助于早期肺部结节检测，肺栓塞，慢性阻塞性肺病(COPD)，慢性血栓栓塞性肺动脉高压(CTEPH)或肺动脉/静脉高压(PAH/PVH)等疾病的精确分析和辅助诊断。定量肺分析的难点在于肺血管树的重建：肺血管存在噪音、结构细小、气管干扰、结构复杂、分叉众多、尺寸多样且周围组织结构复杂等特点，同时由于图像的分辨率和容积效应等原因，肺动脉和肺静脉在主干和远端细支都存在很多黏连的地方，图像中并没有明显的独立分开。现有肺动静脉分离方法主要包括：使用多尺度管状过滤器增强肺部血管，在肺部血管增强图上构建四维血管路径图，然后使用整数规划二类优化算本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种动静脉确定方法，其特征在于，包括：/n获取包含目标血管的初始医学图像数据；/n基于预先训练的主干提取神经网络模型，确定所述初始医学图像数据中的动脉主干信息和静脉主干信息，动脉主干和静脉主干分别为所述目标血管中，预设支干的动脉血管和静脉血管；/n基于预设约束条件，确定所述初始医学图像数据中的动脉细支信息和静脉细支信息，结合所述动脉主干信息和静脉主干信息，得到所述目标血管的动脉血管信息和静脉血管信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种动静脉确定方法，其特征在于，包括：
获取包含目标血管的初始医学图像数据；
基于预先训练的主干提取神经网络模型，确定所述初始医学图像数据中的动脉主干信息和静脉主干信息，动脉主干和静脉主干分别为所述目标血管中，预设支干的动脉血管和静脉血管；
基于预设约束条件，确定所述初始医学图像数据中的动脉细支信息和静脉细支信息，结合所述动脉主干信息和静脉主干信息，得到所述目标血管的动脉血管信息和静脉血管信息。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预先训练的主干提取神经网络模型，确定所述初始医学图像数据中的动脉主干信息和静脉主干信息，包括：
基于第一目标体素对应的第一预设物理尺寸，对所述初始医学图像数据进行三维重采样，得到具有所述第一目标体素的第一重采样医学图像数据；
将所述第一重采样医学图像数据输入第一主干提取神经网络模型中，得到所述动脉主干和静脉主干图像。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预先训练的主干提取神经网络模型，确定所述初始医学图像数据中的动脉主干信息和静脉主干信息，还包括：
基于第二目标体素对应的第二预设物理尺寸，对所述初始医学图像数据进行三维重采样，得到具有所述第二目标体素的第二重采样医学图像数据；
将所述第二重采样医学图像数据输入预提取神经网络模型中，得到目标血管概貌图像；
基于所述目标血管概貌图像，确定所述目标血管的目标血管感兴趣区域；
根据所述目标血管感兴趣区域，确定所述初始医学图像数据中，与所述目标血管感兴趣区域相对应的感兴趣初始医学图像数据；
基于第三目标体素对应的第三预设物理尺寸，对所述感兴趣初始医学图像数据进行三维重采样，得到具有所述第三目标体素的第三重采样医学图像数据；
将所述第三重采样医学图像数据输入第二主干提取神经网络模型中，得到所述动脉主干和静脉主干图像。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标血管概貌图像，确定所述目标血管的目标血管感兴趣区域，包括：
确定所述目标血管概貌图像中的最大连通区域；
将所述最大连通区域作为所述目标血管感兴趣区域。


5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述主干提取神经网络模型为卷积神经网络模型。


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【专利技术属性】
技术研发人员：郭宇翔，袁绍锋，
申请(专利权)人：上海联影医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31