【技术实现步骤摘要】
冠脉血管走向的预测方法、预测模型的训练方法及装置
本申请涉及图像处理
，具体涉及一种冠脉血管走向的预测方法、预测模型的训练方法及装置。
技术介绍
冠状动脉造影技术是诊断冠状动脉病变的有效方法，该技术可以帮助医生发现狭窄的血管位置、发生堵塞的血管位置或有病变的血管位置。但是对于一些较为狭窄或堵塞严重的血管段，冠状动脉造影技术也难以将其清晰显示，一般是医生根据经验对较为狭窄或堵塞严重的血管段进行走向预测。这种根据经验预测得到的血管段走向，难免会出现与实际血管段走向偏差较大的情况，这对血管疏通的治疗过程是十分不利的。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供了一种冠脉血管走向的预测方法、预测模型的训练方法及装置，能够对闭塞血管段和/或狭窄血管段进行较为准确、客观的预测，提高介入治疗的成功率。第一方面，本申请的实施例提供了一种冠脉血管走向的预测方法，包括：采用图像分割模型分割出冠状动脉造影图像中的冠脉区域，以得到分割图像；采用至少一个预测模型对分割图像中的闭塞血管段和/或狭窄血管段进行走向预测，以得到至少一...
【技术保护点】
1.一种冠脉血管走向的预测方法，其特征在于，包括：/n采用图像分割模型分割出冠状动脉造影图像中的冠脉区域，以得到分割图像；/n采用至少一个预测模型对所述分割图像中的闭塞血管段和/或狭窄血管段进行走向预测，以得到至少一个预测图像。/n
【技术特征摘要】
1.一种冠脉血管走向的预测方法，其特征在于，包括：
采用图像分割模型分割出冠状动脉造影图像中的冠脉区域，以得到分割图像；
采用至少一个预测模型对所述分割图像中的闭塞血管段和/或狭窄血管段进行走向预测，以得到至少一个预测图像。
2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述至少一个预测模型包括多个模型参数不同的预测模型，其中，
所述采用至少一个预测模型对所述分割图像中的闭塞血管段和/或狭窄血管段进行走向预测，以得到至少一个预测图像，包括：
利用所述多个模型参数不同的预测模型分别对所述分割图像中的所述闭塞血管段和/或所述狭窄血管段进行走向预测，以得到第一组预测图像。
3.根据权利要求2所述的预测方法，其特征在于，所述冠状动脉造影图像为冠状动脉造影视频中第t帧图像，所述分割图像与所述第一组预测图像对应所述第t帧图像，其中，所述预测方法还包括：
采用所述图像分割模型分割出所述冠状动脉造影视频中第t-k帧图像中的冠脉区域，以得到所述第t-k帧图像对应的分割图像，其中，k为小于或等于t的整数；
利用所述多个模型参数不同的预测模型分别对所述第t-k帧图像对应的分割图像中的闭塞血管段和/或狭窄血管段进行走向预测，以得到第二组预测图像。
4.根据权利要求3所述的预测方法，其特征在于，还包括：
采用所述图像分割模型分割出所述冠状动脉造影视频中第t+k帧图像中的冠脉区域，以得到所述第t+k帧图像对应的分割图像；
利用所述多个模型参数不同的预测模型分别对所述第t+k帧图像对应的分割图像中的闭塞血管段和/或狭窄血管段进行走向预测，以得到第三组预测图像；
基于所述第一组预测图像、所述第二组预测图像和所述第三组预测图像进行相似度计算，以确定分别与所述第t-k帧图像、所述第t帧图像和所述第t+k帧图像对应的最终预测图像。
5.根据权利要求4所述的预测方法，其特征在于，所述基于所述第一组预测图像、所述第二组预测图像和所述第三组预测图像进行相似度计算，以确定分别与所述第t-k帧图像、所述第t帧图像和所述第t+k帧图像对应的最终预测图像，包括：
采用基于孪生神经网络或快速图像检索的深度学习二进制哈希码算法或图嵌入的深度图匹配算法，对所述第一组预测图像、所述第二组预测图像和所述第三组预测图像进行所述相似度计算，以确定分别与所述第t-k帧图像、所述第t帧图像和所述第t+k帧图像对应的最终预测图像。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的预测方法，其特征在于，还包括：
对原始图像进行预处理，以得到所述冠状动脉造影图像，其中，所述预处理包括以下一种或多种处理：滤波处理、对比度增强处理、灰度翻转处理。
7.根据权利要求1至5中任一项所述的预测方法，其特征在于，所述预测模型为生成对抗网络模型。
8.根据权利要求1至5中任...
【专利技术属性】
技术研发人员：印宏坤，张荣国，李新阳，王少康，陈宽，
申请(专利权)人：推想医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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