血管图像分段分析方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及图像处理和智慧医疗领域，具体公开了一种血管图像分段分析方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取血管组织的三维图像；对所述三维图像进行图像识别，确定所述血管组织的威利斯环，并基于所述威利斯环对所述血管组织进行展开，得到二维展开图像；对所述二维展开图像进行关键点检测，得到所述血管组织的分段关键点；基于所述分段关键点对所述血管组织进行分段分析，得到分析结果。本方案能够对血管进行全局化分析，并提高分段分析速度。

【技术实现步骤摘要】
血管图像分段分析方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种血管图像分段分析方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着生活水平的提高和人们生活方式的改变，心脑血管疾病发病率死亡率持续走高，而诊断心脑血管疾病常用的方法是对患者进行CT或者MRA检查，由医生根据影像来诊断是否存在异常。三维血管分段是心脑血管疾病诊断的重要过程，现有技术中是通过医生手动对血管进行分段或者采用一些辅助系统来对血管进行分段，但医生手动分段的分段速度较低，而辅助系统在分段分析时，缺少对血管结构的拓扑信息的拓扑认知。
技术实现思路
本申请提供了一种血管图像分段分析方法、装置、设备及存储介质，以对血管进行全局化分析，并提高分段分析速度。第一方面，本申请提供了一种血管图像分段分析方法，所述方法包括：获取血管组织的三维图像；对所述三维图像进行图像识别，确定所述血管组织的威利斯环，并基于所述威利斯环对所述血管组织进行展开，得到二维展开图像；对所述二维展开图像进行关键点检测，得到所述血管组织的分段关键点；基于所述分段关键点对所述血管组织进行分段分析，得到分析结果。第二方面，本申请还提供了一种血管图像分段分析装置，所述装置包括：图像获取模块，用于获取血管组织的三维图像；图像展开模块，用于对所述三维图像进行图像识别，确定所述血管组织的威利斯环，并基于所述威利斯环对所述血管组织进行展开，得到二维展开图像；关键点检测模块，用于对所述二维展开图像进行关键点检测，得到所述血管组织的分段关键点；分段分析模块，用于基于所述分段关键点对所述血管组织进行分段分析，得到分析结果。第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器；所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如上述的血管图像分段分析方法。第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如上述的血管图像分段分析方法。本申请公开了一种血管图像分段分析方法、装置、设备及存储介质，通过获取血管组织的三维图像，并对三维图像进行图像识别，从而确定血管组织的威利斯环，再基于威利斯环对血管组织进行展开，得到二维的展开图像，对二维展开图像进行关键点检测，得到分段关键点，再基于得到的分段关键点对血管组织进行分段分析，得到分析结果。将三维图像进行二维展开，并对展开后的展开图像进行分段分析，保留了血管组织的拓扑结果信息，并且能够根据分段关键点自动对血管组织进行分析，提高分段分析速度。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本申请实施例提供的一种血管图像分段分析方法的示意流程图；图2是本申请实施例提供的二维展开图像的示意图；图3是本申请实施例提供的分段关键点位置示意图；图4是本申请实施例提供的生成的血管组织的结构示意图；图5为本申请实施例提供的一种血管图像分段分析装置的示意性框图；图6为本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意性框图。具体实施方式下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。本申请的实施例提供了一种血管图像分段分析方法、装置、计算机设备及存储介质。血管图像分段分析方法可用于对血管组织进行自动的分段分析，从而快速得到分析结果，缩短分段时间并且能够全局观察血管组织。下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。请参阅图1，图1是本申请实施例提供的一种血管图像分段分析方法的示意流程图。该血管图像分段分析方法通过图像识别来将三维图像展开为二维图像，实现对血管组织的分段分析。如图1所示，该血管图像分段分析方法，具体包括：步骤S101至步骤S104。S101、获取血管组织的三维图像。血管组织的三维图像可以是利用脑血管扫描系统通过全脑扫描得到的，例如CT或者MR。全脑扫描得到包括有血管组织的脑组织图像，其中，得到的脑组织图像通常为512*512*x，512*512为单层扫描分辨率，x为扫描层数，多个扫描层的图像共同组成了三维图像。由于全脑扫描得到的脑组织图像中不仅包括血管，还包括脑灰质白质、头骨、头皮等的图像，因此，在一实施例中，获取血管组织的三维图像的步骤可以包括：获取脑组织影像，并对所述脑组织影像进行头颈去骨处理，得到血管组织的三维图像。其中，头颈去骨处理可以是采用阈值分割头颈去骨的算法，从脑组织图像中得到完整的血管组织图像。由于每层图像中像素灰度值为扫描值，头骨，血管扫描值略高于脑灰质白质等，因此，可以根据图像中的像素灰度值来进行图像剔除，去除脑组织影像中的头骨、脑灰质白质等，仅保留血管组织，得到血管组织的三维图像。S102、对所述三维图像进行图像识别，确定所述血管组织的威利斯环，并基于所述威利斯环对所述血管组织进行展开，得到二维展开图像。对血管组织的三维图像进行图像识别，从而识别出血管组织的威利斯环。然后根据威利斯环对血管组织进行展开，将三维图像通过拉直等方式展开在二维平面上，得到二维的展开图像。其中，威利斯环，也即Willis环(CircleofWillis)，又被称为大脑动脉环(cerebralarterialcircle)，是指供应脑组织的动脉在脑底形成的环状结构。它是颅内最重要的侧支循环途径，将双侧大脑半球和前、后循环联系起来。由双侧大脑前动脉始段、双侧颈内动脉末端、两侧大脑后动脉及前、后交通动脉连通而成。通过威利斯环可以确定颅内动脉的变异情况。在具体实施过程中，由于威利斯环具有特殊的形状，是由多条动脉共同组成的，因此可以利用卷积神经网络来训练识别模型，通过识别模型来对三维图像进行图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种血管图像分段分析方法，其特征在于，包括：/n获取血管组织的三维图像；/n对所述三维图像进行图像识别，确定所述血管组织的威利斯环，并基于所述威利斯环对所述血管组织进行展开，得到二维展开图像；/n对所述二维展开图像进行关键点检测，得到所述血管组织的分段关键点；/n基于所述分段关键点对所述血管组织进行分段分析，得到分析结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种血管图像分段分析方法，其特征在于，包括：
获取血管组织的三维图像；
对所述三维图像进行图像识别，确定所述血管组织的威利斯环，并基于所述威利斯环对所述血管组织进行展开，得到二维展开图像；
对所述二维展开图像进行关键点检测，得到所述血管组织的分段关键点；
基于所述分段关键点对所述血管组织进行分段分析，得到分析结果。


2.根据权利要求1所述的血管图像分段分析方法，其特征在于，所述获取血管组织的三维图像，包括：
获取脑组织影像，并对所述脑组织影像进行头颈去骨处理，得到血管组织的三维图像。


3.根据权利要求1所述的血管图像分段分析方法，其特征在于，所述基于所述威利斯环对所述血管组织进行展开，得到二维展开图像，包括：
确定所述威利斯环的质心和所述质心所在的扫描层；
将所述威利斯环的质心作为基准点，以及所述质心所在的扫描层作为基准面，基于所述基准点和所述基准面对所述血管组织进行展开，得到二维展开图像。


4.根据权利要求1所述的血管图像分段分析方法，其特征在于，所述对所述二维展开图像进行关键点检测，包括：
基于交叉点检测的方式对所述二维展开图像进行关键点检测；或者
基于预先构建的关键点检测模型对所述二维展开图像进行关键点检测。


5.根据权利要求1所述的血管图像分段分析方法，其特征在于，在所述基于所述分段关键点对所述血管组织进行分段分析之前，所述方法包括：
基于中心线提取算法，在所述二维展开图像中提取所述血管组织的中心线，并基于所述中心线生成所述血管组织的结构示意图。


6.根据权利要求5所述的血管图像分段分析方法，其特征在于，所述基于所述分段关键点对所述血管组织进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：范照曦，侯晓帅，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44