一种心脏冠脉血管的自动化命名方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种心脏冠脉血管的自动化命名方法及装置，该方法包括以下步骤：构建神经随机语法模型，并对其进行训练；获取冠脉血管图像，提取冠脉血管中心线；对冠脉血管中心线进行识别，提取基于点云的特征，并预测血管段特征；利用基于点云的特征以及血管段特征的预测结果，提取血管段特征；将血管段特征输入所构建的神经随机语法模型，得到血管命名。该方法无需制定极为繁琐、易错的规则，能够实现血管名联动调整的交互式修改。

【技术实现步骤摘要】
一种心脏冠脉血管的自动化命名方法及装置
本专利技术涉及计算机领域，特别地涉及一种基于神经随机语法模型的心脏冠脉血管的自动化命名方法及装置。
技术介绍
对心脏冠脉血管的自动化分段和命名在自动化心脏冠脉辅助诊断系统中具有重要价值，包括为病灶自动化定位提供支撑，辅助诊断报告撰写，支持医生快速查看、定位病灶以及在多根血管中导航等。以下，提供一些现有方案：现有方案1：1.专利-CN108717695A/申请号201810379289.0-申请人数坤(北京)网络科技有限公司-专利技术名称：心脏冠脉血管自动分段命名方法。现有方法步骤概述：S1、提取心脏冠脉3D图像的血管中心线,定义血管中心线中各点的三维坐标；S2、从心脏冠脉血管中识别左冠脉及右冠脉；S3、从识别的右冠脉中识别RCA、R-PDA以及R-PLB；S4、从识别的左冠脉中识别LM、LAD及LCX；S5、从识别的LCX中识别OM1、OM2及OM3；S6、从识别的LAD中识别D1、D2及D3；S7、从识别的LAD及LCX中识别RI。2.现有方案2：WuD,本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种心脏冠脉血管的自动化命名方法，其特征是，该方法包括以下步骤：/n构建神经随机语法模型，并对其进行训练；/n获取冠脉血管图像，提取冠脉血管中心线；/n对冠脉血管中心线进行识别，提取基于点云的特征，并预测血管段特征；/n利用基于点云的特征以及血管段特征的预测结果，提取血管段特征；/n将血管段特征输入所构建的神经随机语法模型，得到血管命名。/n

【技术特征摘要】
1.一种心脏冠脉血管的自动化命名方法，其特征是，该方法包括以下步骤：
构建神经随机语法模型，并对其进行训练；
获取冠脉血管图像，提取冠脉血管中心线；
对冠脉血管中心线进行识别，提取基于点云的特征，并预测血管段特征；
利用基于点云的特征以及血管段特征的预测结果，提取血管段特征；
将血管段特征输入所构建的神经随机语法模型，得到血管命名。


2.根据权利要求1所述的心脏冠脉血管的自动化命名方法，其特征是，所述神经随机语法模型的构建方法为：
将神经随机语法模型定义为四元组；
基于语法解析树，将所述神经随机语法模型分解为单元计分函数与产生式规则计分函数的分量的和；
引入表征血管树全局形态的特征向量，将所述单元计分函数和产生式规则计分函数定义为包含特征向量的单元计分函数和产生式规则计分函数。


3.根据权利要求1所述的心脏冠脉血管的自动化命名方法，其特征是，所述神经随机语法模型为



其中，G为神经随机语法模型；gv为单元计分函数，gr为产生式规则计分函数；x为观测特征；y为血管节点；ω为模型参数；r为产生式规则；V为解剖标记符号数量；pt为语法解析树；R为生成规则。


4.根据权利要求1所述的心脏冠脉血管的自动化命名方法，其特征是，所述包含特征向量的单元计分函数为：
gv(x，yi，z；ω)＝logp(yi|xi，z；ω)，
p(yi|xi，z；ω)＝softmax(exp(funary([xi；z])uyi))，
其中，gv为单元计分函数，x为观测特征；yi为血管节点；ω为模型参数；z为表征血管树全局形态的特征向量；uyi为解剖标记的嵌入表示。


5.根据权利要求1所述的心脏冠脉血管的自动化命名方法，其特征是，所述包含特征向量的产生式规则计分函数为：



其中，gr为产生式规则计分函数；x为观测特征；x为观测特征；yi为血管节点；ω为模型参数；z为表征血管树全局形态的特征向量；c为随机变量，指示父节点yp的子节点中，哪个分支是延续yp的主要血管。


6.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：周辰，俞益洲，李一鸣，乔昕，
申请(专利权)人：杭州深睿博联科技有限公司，北京深睿博联科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33