使用介入X射线图像和深度学习的交互式冠状动脉标记制造技术

一种用于对脉管系统进行分类的方法包括：利用脉管系统的初始模型使用诊断图像数据对训练设备进行训练，所述诊断图像数据表示针对血管树的多个血管的几何结构并且包括针对每个血管的相应血管标记，提供患者的血管树的至少一幅诊断图像，并且识别通过初始模型表示的血管树与患者的血管树之间的变化。这种变化被检查并且被标记，以便改善经训练的模型。该过程可以被迭代地重复，直至到达脉管系统的准确患者特异性模型。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】使用介入X射线图像和深度学习的交互式冠状动脉标记
本专利技术涉及一种用于对脉管系统进行分类的方法、对应的系统和相应的计算机程序。具体地，本专利技术涉及在最小用户交互的情况下将训练设备训练为对脉管系统进行分类同时保持训练数据集的尺寸相对小的改进的方法。
技术介绍
经皮冠状动脉介入(PCI)是用于处置如在冠状动脉疾病中发现的冠状动脉的变窄(诸如狭窄)的微创流程。它通常被执行为(X射线)图像引导的治疗。用于PCI的图像引导通常包括使用相应诊断图像的可视化。在PCI处置之前，这些诊断图像允许识别潜在的狭窄。在处置之后，在可视化的基础上评价处置的结果是可能的。如从诊断图像导出的处置前和后的患者特异性(冠状动脉)解剖结构通常与另外的患者特异性信息一起被存储在电子医学记录(EMR)中。由此存储的信息然后被用于病例报告，用于EMR中的参考和/或用于跨学科交流。另外，信息被提供给所谓的档案室，其收集疾病特异性信息以便对其进行分析用于关于例如特定疾病的趋势和处置的统计评估。为了建立用于这种信息的平滑且高效的存储和交换过程，必须确保被提供给不本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于对脉管系统进行分类的方法，所述方法包括以下步骤：/na)利用所述脉管系统的初始模型使用表示第一血管树的诊断图像数据对训练设备进行训练，所述诊断图像数据包括针对所述第一血管树的至少一个血管的对应血管标记；/nb)输入表示第二血管树的至少一幅诊断图像；/nc)识别所述第一血管树与所述第二血管树之间的至少一个偏差；/nd)响应于所述识别，向用户输出所述至少一个偏差的指示，并且为所述至少一个偏差提供至少一个标记；/ne)基于所述至少一个偏差和所述至少一个标记来调整所述初始模型以对所述脉管系统进行分类。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180503 EP 18170529.41.一种用于对脉管系统进行分类的方法，所述方法包括以下步骤：
a)利用所述脉管系统的初始模型使用表示第一血管树的诊断图像数据对训练设备进行训练，所述诊断图像数据包括针对所述第一血管树的至少一个血管的对应血管标记；
b)输入表示第二血管树的至少一幅诊断图像；
c)识别所述第一血管树与所述第二血管树之间的至少一个偏差；
d)响应于所述识别，向用户输出所述至少一个偏差的指示，并且为所述至少一个偏差提供至少一个标记；
e)基于所述至少一个偏差和所述至少一个标记来调整所述初始模型以对所述脉管系统进行分类。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，
所述的提供所述至少一个标记包括接收来自所述用户的指示所述至少一个标记的第一用户输入。


3.根据权利要求1所述的方法，其中，
所述的调整所述初始模型以对所述脉管系统进行分类包括针对多幅诊断图像迭代地重复步骤b)至e)。


4.根据权利要求1所述的方法，其中，
所述的调整所述初始模型包括使用表示所述第一血管树的所述诊断图像数据以及表示所述第二血管树的所述至少一幅诊断图像和对应的至少一个标记对所述训练设备进行重新训练。


5.根据权利要求1所述的方法，还包括：
通过对所述至少一幅诊断图像进行分割来识别所述至少一幅诊断图像中的所述第二血管树的几何结构；
基于所述分割来识别针对所述第二血管树的多个血管的相应中心线信息；以及
提取所述中心线信息。


6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述中心线信息连同所述至少一幅诊断图像一起被输入。


7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述偏差包括所述第一血管树的几何结构与所述第二血管树的几何结构之间的变化。


8.根据权利要求1所述的方法，其中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：R·F·P·范佩尔特，J·奥利万贝斯科斯，
申请(专利权)人：皇家飞利浦有限公司，
类型：发明
国别省市：荷兰;NL