医学灌注图像处理方法和医学成像设备技术

本发明专利技术实施例公开了一种医学灌注图像处理方法和医学成像设备。该方法包括：获取待处理的医学灌注图像集合，并分别对所述医学灌注图像集合进行空间特征提取和时间特征提取，生成所述医学灌注图像集合对应的灰度空间分布特征和造影剂‑时间分布特征；将所述医学灌注图像集合、所述灰度空间分布特征和所述造影剂‑时间分布特征输入动脉输入函数模型，获得模型输出结果；依据所述模型输出结果识别所述医学灌注图像集合中的目标动脉输入点。通过上述技术方案，实现了更加快速且准确地从医学灌注图像中识别动脉输入点。

【技术实现步骤摘要】
医学灌注图像处理方法和医学成像设备
本专利技术实施例涉及图像处理技术，尤其涉及一种医学灌注图像处理方法和医学成像设备。
技术介绍
灌注是现代医学中常用的动态增强扫描检查方法，目前主要用在急性脑缺血性疾病或肿瘤的临床诊断。对于脑缺血性疾病，灌注成像可以在最早缺血后30分钟显示病灶。另外，灌注还可以用来评估缺血的程度，量化分析单位组织内的血流动力学变化，为制定正确的溶栓方法提供参考。在对医学灌注图像的处理过程中，需要准确获取造影剂最早由静脉进入的动脉的位置(即动脉输入点)，进而获得该动脉输入点的造影剂浓度-时间变化曲线(Time-DensityCurve，TDC)，该动脉输入点TDC的精确性直接影响到灌注参数血流量(BF)，血容量(BV)以及平均通过时间(MTT)的精度，最终影响到医生对于患者病情的诊断。目前，从医学灌注图像中获取动脉输入点的方式主要有：1、手动选取。由有经验的医生从医学灌注图像中手动选取动脉输入点，准确度非常高。2、自动选取。先利用基于动脉输入点TDC特征而生成的算法，从医学灌注图像中确定出多个初始的动脉输入点，再由医生对该多个初始的动脉输入点进行修正。但是，现有技术的动脉输入点确定方式存在如下问题：手动选取的方式精度高，但是确定过程繁复、耗时。自动选取的方式，只考虑到动脉输入点TDC的特性，使得算法输出的多个初始的动脉输入点分布在医学灌注图像上的各个位置，导致动脉输入点的确定精度较差。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种医学灌注图像处理方法和医学成像设备，以实现更加快速且准确地从医学灌注图像中识别动脉输入点。第一方面，本专利技术实施例提供了一种医学灌注图像处理方法，该方法包括：获取待处理的医学灌注图像集合，并分别对所述医学灌注图像集合进行空间特征提取和时间特征提取，生成所述医学灌注图像集合对应的灰度空间分布特征和造影剂-时间分布特征；将所述医学灌注图像集合、所述灰度空间分布特征和所述造影剂-时间分布特征输入动脉输入函数模型，获得模型输出结果；依据所述模型输出结果识别所述医学灌注图像集合中的目标动脉输入点。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种医学灌注图像处理方法，该方法包括：获取待处理的医学灌注图像集合；获取所述医学灌注图像集合的造影剂-时间分布特征；以及对医学灌注图像集合进行空间特征提取，生成所述医学灌注图像集合对应的灰度空间分布特征；将医学灌注图像集合、灰度空间分布特征和造影剂-时间分布特征输入动脉输入函数模型，获得模型输出结果；依据模型输出结果识别医学灌注图像集合中的目标动脉输入点；获取包含目标动脉输入点的感兴趣区域的灌注参数值。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种医学成像设备，该医学成像设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本专利技术任意实施例所提供的医学灌注图像处理方法。本专利技术实施例通过获取待处理的医学灌注图像集合，并分别对医学灌注图像集合进行空间特征提取和时间特征提取，生成医学灌注图像集合对应的灰度空间分布特征和造影剂-时间分布特征；将医学灌注图像集合、灰度空间分布特征和造影剂-时间分布特征输入动脉输入函数模型，获得模型输出结果；依据模型输出结果识别医学灌注图像集合中的目标动脉输入点。实现了在识别医学灌注图像中的动脉输入点时，同时考虑了动脉在图像中的空间分布特征以及动脉输入点TDC的时间分布特征，避免了模型输出的动脉输入点位置未集中于某一小区域而导致动脉输入点定位错误的问题，也避免了过多人为干预的问题，提高了动脉输入点自动识别的准确性和效率。附图说明图1为本专利技术实施例一中的一种医学灌注图像处理方法的流程图；图2是本专利技术实施例一中的一种动脉输入点概率图像及候选动脉输入点的示意图；图3是本专利技术实施例二中的一种医学灌注图像处理方法的流程图；图4是本专利技术实施例二中的动脉输入点的造影剂浓度-时间变化曲线的示意图；图5是本专利技术实施例二中的残差函数的函数曲线示意图；图6是本专利技术实施例三中的一种医学灌注图像处理方法中的动脉输入函数模型的模型架构示意图；图7是本专利技术实施例三中的利用动脉输入函数模型处理医学灌注图像集合的处理流程图；图8是本专利技术实施例四中的一种动脉输入函数模型训练方法的流程图；图9是本专利技术实施例五中的一种医学灌注图像处理装置的结构示意图；图10是本专利技术实施例六中的一种动脉输入函数模型训练装置的结构示意图；图11是本专利技术实施例七中的一种医学成像设备的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。实施例一本实施例提供的医学灌注图像处理方法，可适用于从医学灌注图像中自动识别动脉输入点的情况。该方法可以由医学灌注图像处理装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，该装置可以集成在具有图像处理功能的电子设备中，例如笔记本电脑、台式电脑、服务器或磁共振成像设备、计算机断层成像设备等医疗设备的图像处理工作站等。参见图1，本实施例的方法具体包括：S110、获取待处理的医学灌注图像集合，并分别对医学灌注图像集合进行空间特征提取和时间特征提取，生成医学灌注图像集合对应的灰度空间分布特征和造影剂-时间分布特征。其中，医学灌注图像集合是指在造影剂灌注后的不同时间对同一扫描部位扫描所得的多个图像，这些图像构成造影剂随血液流动的时间序列图像。灰度空间分布特征是指像素值在空间维度上的分布特征，其用于表征扫描部位的解剖结构(如动脉结构、静脉结构、组织结构等)在图像上的表现。造影剂-时间(造影剂注入时间)分布特征是指随着时间的推移，造影剂浓度在图像上所呈现的特征，其可对应于TDC曲线。以CT图像为例说明，造影剂-时间分布特征可以是造影剂密度-时间曲线，该曲线的横坐标为时间，纵坐标为注射造影剂后增加的CT值，该增加的CT值反映的是造影剂在器官中的浓度变化，进而间接反应组织器官内灌注量的变化。当然，医学灌注图像集合可以是磁共振图像数据集、计算机断层扫描图像数据集、正电子发射型计算机断层图像数据集等。在自动定位动脉输入点的过程中，如果只考虑造影剂-时间分布特征，即动脉输入点TDC的峰高、峰窄、起峰早(曲线波峰开始的时间点早)和曲线上升沿陡等特征，那么会将静脉或者组织中具有相似TDC特征的点确定为动脉输入点，从而导致算法精度低。基于此，本专利技术实施例同时考虑了造影剂-时间分布特征和扫描部位的解剖结构(如动脉、静脉、组织等)，以便在定位动脉输入点的过程中，先确定一个像素点是否为动脉结构，再在动脉结构的基础上确定该像素点是否为输入点。具体实施时，对医学灌注图像集合进行两次特本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种医学灌注图像处理方法，其特征在于，包括：/n获取待处理的医学灌注图像集合，并分别对所述医学灌注图像集合进行空间特征提取和时间特征提取，生成所述医学灌注图像集合对应的灰度空间分布特征和造影剂-时间分布特征；/n将所述医学灌注图像集合、所述灰度空间分布特征和所述造影剂-时间分布特征输入动脉输入函数模型，获得模型输出结果；/n依据所述模型输出结果识别所述医学灌注图像集合中的目标动脉输入点。/n

【技术特征摘要】
1.一种医学灌注图像处理方法，其特征在于，包括：
获取待处理的医学灌注图像集合，并分别对所述医学灌注图像集合进行空间特征提取和时间特征提取，生成所述医学灌注图像集合对应的灰度空间分布特征和造影剂-时间分布特征；
将所述医学灌注图像集合、所述灰度空间分布特征和所述造影剂-时间分布特征输入动脉输入函数模型，获得模型输出结果；
依据所述模型输出结果识别所述医学灌注图像集合中的目标动脉输入点。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动脉输入函数模型包括识别网络单元和合成单元，所述识别网络单元包含空间识别子网络和时间识别子网络；
所述空间识别子网络用于从空间维度上对所述医学灌注图像集合进行识别，所述时间识别子网络用于从时间维度上对所述医学灌注图像进行识别，所述合成单元用于获得所述模型输出结果。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述动脉输入函数模型还包括分类网络单元，用于依据所述灰度空间分布特征和所述造影剂-时间分布特征，对所述医学灌注图像集合进行分类，获得各时空分类图像子集，以将各所述时空分类图像子集输入所述识别网络单元。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述空间识别子网络，用于从灰度空间分布维度上，对每个所述时空分类图像子集进行动脉识别，获得每个所述时空分类图像子集对应的动脉概率子图像；
所述时间识别子网络，用于从造影剂的时间分布维度上，对每个所述时空分类图像子集进行输入点识别，获得每个所述时空分类图像子集对应的输入点概率子图像；
所述合成单元，用于融合同一时空分类图像子集对应的动脉概率子图像和输入点概率子图像，生成相应时空分类图像子集对应的动脉输入点概率子图像，并由各动脉输入点概率子图像生成动脉输入点概率图像。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述合成单元具体用于：
将同一时空分类图像子集对应的动脉概率子图像和输入点概率子图像的对应像素值相乘，生成相应时空分类图像子集对应的动脉输入点概率子图像。


6.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王梅云，宗金光，
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