血流参数的确定方法、装置、设备及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血流参数的确定方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待检测原始图像，对待检测原始图像中的血管区域进行分割，得到待检测血管图像，对待检测血管图像进行网格化处理得到待检测网格；根据待检测血管图像确定至少一个待检测点，确定待检测网格中与各待检测点对应的待检测邻域网格；将待检测邻域网格输入到训练完成的网格特征提取模型中，得到待检测邻域网格的网格特征向量；将网格特征向量输入到训练完成的神经网络模型中，得到输出的与各待检测点对应的血流参数。本发明专利技术实施例解决了计算血流参数复杂的问题，提高了血流参数计算的准确度。提高了血流参数计算的准确度。提高了血流参数计算的准确度。

【技术实现步骤摘要】
血流参数的确定方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及血管影像
，尤其涉及一种血流参数的确定方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)和磁共振检查(Magnetic Resonance，MR)等医学影像学技术在医学诊断和治疗中发挥着重要作用。尤其是通过医学影像学技术对血管进行成像分析时，目前的现有技术主要是通过图像分割方法，对血管图像进行分割，以便医生可以清楚的观察到目标血管的形态结构，进而判断目标血管是否存在狭窄、斑块和动脉瘤等问题。进一步的，通过血流参数检测设备，如多普勒超声检查设备，可以得到被测部位的血流参数信息，医生通过结合血管的形状结构信息和血流参数信息，对被测部位进行诊断分析和制定治疗计划。
[0003]近年来随着医学的进步，医生希望能进一步了解这些血管中的血流情况，以便对疾病进行更加准确的诊断。因为血管对人体生命活动最重要的功能，只观察到血管的形态和整体上的血流参数，并不足以判断某一特定目标血管供血是否充足，或该处的血管狭窄是否是影响血流参数异常的主要原因。因此，针对每个单位血管位置处的血流动力学参数的研究越来越受到重视。
[0004]目前，研究血流动力学参数的现有技术，计算过程复杂，可操作性性不强，且计算结果的准确度不高，从而影响诊断和治疗效果。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供了一种血流参数的确定方法、装置、设备及存储介质，以提高血管中心线处的血流参数的计算效率和计算准确度。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种血流参数的确定方法，该方法包括：
[0007]获取待检测原始图像，对所述待检测原始图像中的血管区域进行分割，得到待检测血管图像，对所述待检测血管图像进行网格化处理得到待检测网格；
[0008]根据所述待检测血管图像确定至少一个待检测点，确定所述待检测网格中与各所述待检测点对应的待检测邻域网格；
[0009]将所述待检测邻域网格输入到训练完成的网格特征提取模型中，得到所述待检测邻域网格的网格特征向量；
[0010]将所述网格特征向量输入到训练完成的神经网络模型中，得到输出的与各所述待检测点对应的血流参数。
[0011]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种血流参数的确定装置，该装置包括：
[0012]待检测网格确定模块，用于获取待检测原始图像，对所述待检测原始图像中的血管区域进行分割，得到待检测血管图像，对所述待检测血管图像进行网格化处理得到待检测网格；
[0013]待检测邻域网格确定模块，用于根据所述待检测血管图像确定至少一个待检测点，确定所述待检测网格中与各所述待检测点对应的待检测邻域网格；
[0014]网格特征向量确定模块，用于将所述待检测邻域网格输入到训练完成的网格特征提取模型中，得到所述待检测邻域网格的网格特征向量；
[0015]血流参数输出模块，用于将所述网格特征向量输入到训练完成的神经网络模型中，得到输出的与各所述待检测点对应的血流参数。
[0016]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：
[0017]一个或多个处理器；
[0018]存储器，用于存储一个或多个程序；
[0019]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现上述所涉及的任一所述的血流参数的确定方法。
[0020]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行上述所涉及的任一所述的血流参数的确定方法。
[0021]本专利技术实施例通过根据待检测邻域网格、网格特征提取模型和神经网络模型，得到输出的待检测点位置处的血流参数，解决了计算血流参数复杂的问题，与现有技术中对整个待检测原始图像进行处理的方法相比，本实施例将与待检测原始图像对应的离散的待检测邻域网格输入到网格特征提取模型中，识别速度更快，同时也提高了血流参数计算的准确度。
附图说明
[0022]图1是本专利技术实施例一提供的一种血流参数的确定方法的流程图；
[0023]图2是本专利技术实施例二提供的一种血流参数的确定方法的流程图；
[0024]图3是本专利技术实施例二提供的一种待检测网格的示意图；
[0025]图4a是本专利技术实施例二提供的一种链式递归网络模型的示意图；
[0026]图4b是本专利技术实施例二提供的一种树状递归网络模型的示意图；
[0027]图5是本专利技术实施例三提供的一种血流参数的确定装置的示意图；
[0028]图6是本专利技术实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0029]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。
[0030]实施例一
[0031]图1是本专利技术实施例一提供的一种血流参数的确定方法的流程图，本实施例可适用于计算血管预设位置处的血流参数的情况，该方法可以由血管参数的确定装置来执行，该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，该装置可以配置于终端设备中。具体包括如下步骤：
[0032]S110、获取待检测原始图像，对待检测原始图像中的血管区域进行分割，得到待检
测血管图像，对待检测血管图像进行网格化处理得到待检测网格。
[0033]其中，待检测原始图像包括通过成像设备采集到的血管医学图像。示例性的，成像设备可以是计算机断层扫描设备、核磁共振设备、数字剪影图像和超声设备。
[0034]其中，待检测血管图像中包含血管。示例性的，对血管区域进行分割的方法包括但不限于基于阈值的分割方法、基于区域生长的分割方法、基于边缘的分割方法、基于统计学的分割方法、基于遗传算法的分割方法和基于主动轮廓模型的分割方法中至少一种。
[0035]其中，待检测网格包括采用离散网格单元对待检测血管图像划分后得到的网格模型。网格划分是将感兴趣区域图像分割成有限个子区域或子元素，以满足和适应数值模拟计算方法。示例性的，网格划分方法包括但不限于转换扩展法、Delaunay三角形法、覆盖法和前沿法中至少一种。在另一个实施例中，可选的，对待检测血管图像进行三维重建，并对重建得到的三维血管模型进行网格化处理，得到待检测网格。其中，待检测网格的类型包括结构化表面网格、非结构化表面网格、结构化体网格和非结构化体网格。结构化网格模型的特点是每个网格单元与其相邻网格单元时间的连接关系固定不变，非结构化网格模型特点是网格模型中网格单元的相邻网格单元的数量不同。表面网格模型是指仅包含血管表面轮廓的网格单元，体网格模型是指包括血管内部区域的网格单元。
[0036]S120、根据待检测血管图像确定至少一个待检测点，确定待检测网格中与各待检测点对应的待本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种血流参数的确定方法，其特征在于，包括：获取待检测原始图像，对所述待检测原始图像中的血管区域进行分割，得到待检测血管图像，对所述待检测血管图像进行网格化处理得到待检测网格；根据所述待检测血管图像确定至少一个待检测点，确定所述待检测网格图像中与各所述待检测点对应的待检测邻域网格；将所述待检测邻域网格输入到训练完成的网格特征提取模型中，得到所述待检测邻域网格的网格特征向量；将所述网格特征向量输入到训练完成的神经网络模型中，得到输出的与各所述待检测点对应的血流参数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待检测血管图像确定至少一个待检测点，包括：对所述待检测血管图像进行中心线提取得到待检测血管中心线图像，并对所述待检测血管中心线图像进行处理得到至少一个待检测点。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待检测血管图像进行网格化处理得到待检测网格，包括：根据所述待检测血管图像中血管的血管类型和/或弧度确定划分的网格密度，并基于所述网格密度对所述待检测血管图像进行网格划分得到待检测网格。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待检测网格中与各所述待检测点对应的待检测邻域网格，包括：针对每个待检测点，根据所述待检测点的位置坐标，在所述待检测网格上选取所述待检测点所在的预设范围内的网格节点作为与所述待检测点对应的待检测邻域网格。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取与各所述待检测点对应的生理参数测量值；将所述生理参数测量值输入到训练完成的参数特征提取模型中，并将输出的生理特征向量输入到所述神经网络模型中。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取待训练原始图像，对所述待训练原始图像中的血管区域进行分割，得到待训练血管图像，对所述待训练血管图像进行网格化处理得到待训练网格；根据所述待...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓东，郭宇翔，
申请(专利权)人：上海联影医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：