CTA影像数据识别方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种CTA影像数据识别方法、装置及存储介质，接收预处理后的图像，所述预处理后的图像中仅包含动脉图形；对动脉图形中的每个体素进行预测，得到动脉图形中每个体素为动脉瘤的概率；将体素为动脉瘤的概率大于预设值的标记位动脉瘤。上述的步骤通过HCNN模型执行处理，所述HCNN模型为具有编码器‑解码器结构的CNN；所述编码器用于将一个卷映射为抽象的低分辨率的编码；所述解码器用于将所述编码扩展为一个全分辨率的分割卷。本发明专利技术中的HCNN模型能够检测图像、影像中具有可变矩形盒的目标物体，进而能够检测动脉中各种大小的动脉瘤，提高了动脉瘤识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】
CTA影像数据识别方法、装置及存储介质
本专利技术涉及CTA影像处理技术，尤其涉及一种CTA影像数据识别方法、装置及存储介质。
技术介绍
颅内动脉瘤是相对常见的威胁生命的疾病，在总人口中的患病率为3.2％1，在自发性蛛网膜下腔出血患者中占85％2。由于高级成像技术的广泛应用，越来越多地检测到颅内动脉瘤。动脉瘤占所有卒中的5-10％，但它可能导致很高的死亡率，幸存者可能遭受长期的神经心理影响并降低生活质量。基层医疗机构的早期诊断可以既影响临床管理和引导脑出血患者的预后管理。对于自发性蛛网膜下腔出血的患者，及时准确地鉴定颅内动脉瘤，对于立即干预或外科手术治疗至关重要，而对于没有颅内动脉瘤的患者，可靠排除颅内动脉瘤对专业治疗也很重要，诊断未破裂的动脉瘤是至关重要的临床任务。计算机断层扫描血管造影(CTA)是一种无创，方便和可靠的方式来检测颅内动脉瘤。美国心脏协会和中风协会指南已建议将CTA作为检测和随访未破裂/破裂颅内动脉瘤，以及手术前规划的有用工具。但是，CTA的诊断非常耗时，并且需要专科训练的神经放射学家进行操作，医生相互间的诊断结果往往本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种CTA影像数据识别方法，其特征在于，包括：/n接收预处理后的图像，所述预处理后的图像中仅包含动脉图形；/n对动脉图形中的每个体素进行预测，得到动脉图形中每个体素为动脉瘤的概率；/n将体素为动脉瘤的概率大于预设值的标记位动脉瘤。/n

【技术特征摘要】
1.一种CTA影像数据识别方法，其特征在于，包括：
接收预处理后的图像，所述预处理后的图像中仅包含动脉图形；
对动脉图形中的每个体素进行预测，得到动脉图形中每个体素为动脉瘤的概率；
将体素为动脉瘤的概率大于预设值的标记位动脉瘤。


2.根据权利要求1所述的CTA影像数据识别方法，其特征在于，
上述的步骤通过HCNN模型执行处理，所述HCNN模型为具有编码器-解码器结构的CNN；
所述编码器用于将一个卷映射为抽象的低分辨率的编码；
所述解码器用于将所述编码扩展为一个全分辨率的分割卷。


3.根据权利要求2所述的CTA影像数据识别方法，其特征在于，
其中所述编码器从一个50层SE-ResNeXt网络，适应解码器是3×3的卷积转置的序列；
编码器是预训练的动力学数据集，在对编码器进行预训练之后，删除所述编码器最后的3个卷积块和输出层，并添加空间金字塔池层和解码器；
所述CTA影像数据识别方法还包括第二处理步骤和第三处理步骤。


4.根据权利要求2所述的CTA影像数据识别方法，其特征在于，
所述HCNN模型通过以下步骤进行训练，包括：
预先设置训练样本，所述训练样本包括邻近投影图像以及在图像中所有带注释的动脉瘤位置；
模型基于所述训练样本进行训练，得到一组矩形框，矩形框包括图像上的动脉瘤以及每个动脉瘤为真阳性的概率；
对投影图像进行水平翻转扩充训练数据集后，再次进行训练。


5.根据权利要求1所述的CTA影像数据识别方法，其特征在于，还包括：
将所有标记位动脉瘤的结果进行汇总，输出最终动脉瘤的检测结果。


6....

【专利技术属性】
技术研发人员：马学升，刘伟奇，
申请(专利权)人：昆明同心医联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：云南;53