【技术实现步骤摘要】
一种肺部血管分割方法、设备及存储介质
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种肺部血管分割方法、设备及存储介质。
技术介绍
肺部血管由肺动脉和肺静脉组成，是人体各个器官中最为复杂的血管结构之一。准确的获取肺部血管树的解剖结构信息，在临床诊断中具有重要的参考价值。临床医生根据肺血管树的解剖结构信息在肺癌的早期检测与诊断中可以去除肺血管的干扰，降低肺结节检测的假阳性；手术导航中可以利用肺血管的分布引导肺叶分割，可以定位肺部疾病位置、评估肺部疾病等级，进而结合肺叶信息实施精准治疗。随着医疗需求的不断增长，计算机断层扫描(ComputedTomography，CT)设备的成像技术不断发展，肺部CT检查是目前临床上最常做的检查之一。但是由于肺部血管有血管成像对比度低，结构复杂，肺部图像噪声较多等特点，使得准确的肺部血管分割具有一定的难度；且肺部动静脉结构相近，灰度值相似且经常缠绕，边界不清晰，因此肺部动静脉的分离提取难度更大。目前在分割肺部血管时，通常使用传统的分割算法如基于区域生长的分割算法，但现有的分割算法对噪...
【技术保护点】
1.一种肺部血管分割方法，其特征在于，该方法包括：/n根据肺部CT图像获取肺部血管对应的动静脉分割结果图以及血管分布图；其中，所述血管分布图中包括的血管数目多于所述动静脉分割结果图中的血管数目；/n对所述动静脉分割结果图和所述血管分布图进行融合处理，获得血管融合图；其中，所述血管融合图中包括动脉血管、静脉血管以及未知动静脉类型的未知血管；/n针对所述未知血管，根据所述未知血管与所述动脉血管或所述静脉血管的连通性，确定所述血管融合图中所述未知血管的动静脉类型。/n
【技术特征摘要】
1.一种肺部血管分割方法，其特征在于，该方法包括：
根据肺部CT图像获取肺部血管对应的动静脉分割结果图以及血管分布图；其中，所述血管分布图中包括的血管数目多于所述动静脉分割结果图中的血管数目；
对所述动静脉分割结果图和所述血管分布图进行融合处理，获得血管融合图；其中，所述血管融合图中包括动脉血管、静脉血管以及未知动静脉类型的未知血管；
针对所述未知血管，根据所述未知血管与所述动脉血管或所述静脉血管的连通性，确定所述血管融合图中所述未知血管的动静脉类型。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述未知血管与所述动脉血管或所述静脉血管的连通性，确定所述未知血管的动静脉类型之后，还包括：
若所述血管融合图中还存在未知血管，则从所述血管融合图中识别由未知血管组成的血管骨架；
对所述血管骨架中与骨架点连接的预设范围内的血管骨架进行膨胀处理，得到骨架点膨胀区域；
根据所述骨架点膨胀区域与所述动脉血管的第一重叠部分，和/或所述骨架点膨胀区域与所述静脉血管的第二重叠部分，确定所述血管骨架包括的未知血管的动静脉类型。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述骨架点膨胀区域与所述动脉血管的第一重叠部分，和/或所述骨架点膨胀区域与所述静脉血管的第二重叠部分，确定所述血管骨架包括的未知血管的动静脉类型，包括：
若存在所述第一重叠部分，则确定所述血管骨架包括的未知血管的动静脉类型为动脉；或
若存在所述第二重叠部分，则确定所述血管骨架包括的未知血管的动静脉类型为静脉；或
若同时存在第一重叠部分与第二重叠部分，则当所述第一重叠部分大于所述第二重叠部分时，确定所述血管骨架包括的未知血管的动静脉类型为动脉；当所述第一重叠部分小于所述第二重叠部分时，确定所述血管骨架包括的未知血管的动静脉类型为静脉。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据肺部CT图像获取肺部血管对应的动静脉分割结果图以及血管分布图，包括：
基于深度学习分割算法，对所述肺部CT图像进行类型分割处理，确定所述肺部CT图像对应的动静脉分割结果图；以及
基于血管增强算法，对所述肺部CT图像进行细节增强处理，确定所述肺部CT图像对应的血管分布图。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述动静脉分割结果图和所述血管分布图进行融合处理，获得血管融合图，还包括：
将所述血管融合图中血管的动静脉类型调整为所述动静脉分割...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭又文，李其花，刘于豪，田广野，陈永健，
申请(专利权)人：青岛海信医疗设备股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37
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