血管狭窄率确定方法、装置、系统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管狭窄率确定方法、装置、系统及存储介质，该方法包括：将患者的初始血管图像以及该初始血管图像对应的目标血管分割图像输入已训练的斑块分割模型，以得到斑块热力图；根据所述斑块热力图确定斑块提取模板，并根据所述斑块提取模板对目标图像进行斑块提取以得到斑块分割数据，其中，所述目标图像为所述初始血管图像，或者包括所述初始血管图像和所述目标血管分割图像；将所述斑块分割数据输入已训练的狭窄率分析模型以得到目标血管的狭窄率。解决了现有冠脉狭窄率确定方法确定的冠脉狭窄率较低的问题。确定方法确定的冠脉狭窄率较低的问题。确定方法确定的冠脉狭窄率较低的问题。

【技术实现步骤摘要】
血管狭窄率确定方法、装置、系统及存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及医学图像处理领域，尤其涉及一种血管狭窄率确定方法、装置、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]冠心病作为威胁人类健康的重要疾病之一，受到了越来越多的关注。冠心病的诊断依赖于基于初始血管图像确定的冠脉狭窄率。现有冠脉狭窄率的确定方法，通常对患者的初始血管图像的冠脉拉直图像进行冠脉狭窄率的计算，从而得到患者的冠脉狭窄率。由于冠脉结构较为复杂，因此冠脉拉直的准确性较低，从而使得确定的冠脉狭窄率的准确性较低。
[0003]因此，有必要提供一种冠脉狭窄率确定系统，以提高临床冠脉狭窄率确定的准确性。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种血管狭窄率确定方法、装置、系统及存储介质，解决了现有冠脉狭窄率确定方法确定的冠脉狭窄率较低的问题。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种血管狭窄率确定系统，该系统包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器在运行所述计算机程序时执行以下步骤，包括：
[0006]将患者的初始血管图像以及该初始血管图像对应的目标血管分割图像输入已训练的斑块分割模型以得到斑块热力图；
[0007]根据所述斑块热力图确定斑块提取模板，并根据所述斑块提取模板对目标图像进行斑块提取以得到斑块分割数据，其中，所述目标图像为所述初始血管图像，或者包括所述初始血管图像和所述目标血管分割图像；
[0008]将所述斑块分割数据输入已训练的狭窄率分析模型以得到目标血管的狭窄率。
[0009]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种血管狭窄率确定装置，包括：
[0010]斑块热力图模块，用于将患者的初始血管图像以及该初始血管图像对应的目标血管分割图像输入已训练的斑块分割模型以得到斑块热力图；
[0011]斑块提取模块，用于根据所述斑块热力图确定斑块提取模板，并根据所述斑块提取模板对目标图像进行斑块提取以得到斑块分割数据，其中，所述目标图像为所述初始血管图像，或者包括所述初始血管图像和所述目标血管分割图像；
[0012]狭窄率确定模块，用于将所述斑块分割数据输入已训练的狭窄率分析模型以得到目标血管的狭窄率。
[0013]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种血管狭窄率确定方法，由血管狭窄率确定系统执行，包括：
[0014]将患者的初始血管图像以及该初始血管图像对应的目标血管分割图像输入已训
练的斑块分割模型，以得到斑块热力图；
[0015]根据所述斑块热力图确定斑块提取模板，并根据所述斑块提取模板对目标图像进行斑块提取以得到斑块分割数据，其中，所述目标图像为所述初始血管图像，或者包括所述初始血管图像和所述目标血管分割图像；
[0016]将所述斑块分割数据输入已训练的狭窄率分析模型以得到目标血管的狭窄率。
[0017]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任意实施例所述的血管狭窄率确定方法。
[0018]本专利技术实施例提供的血管狭窄率确定系统的技术方案，该系统将患者的初始血管图像以及该初始血管图像对应的目标血管分割图像输入已训练的斑块分割模型，以得到斑块热力图；根据斑块热力图确定斑块提取模板，并根据斑块提取模板对目标图像进行斑块提取以得到斑块分割数据；将斑块分割数据输入已训练的狭窄率分析模型以得到目标血管的狭窄率；其中，目标图像为初始血管图像，或者包括初始血管图像和目标血管分割图像。通过斑块提取模板从目标图像中提取斑块分割数据，并使已训练的狭窄率分析模型仅对该斑块分割数据进行狭窄率分析，即仅对狭窄率可能出现的位置处的图像数据进行分析，既能降低已训练的狭窄率分析模型的数据运算量，又能在不降低狭窄率准确性的情况下提高狭窄率的确定速度，而且，还能通过减少其他位置的图像信息对狭窄率分析结果的影响来提高狭窄率的准确性。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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。
[0020]图1是本专利技术实施例一提供的血管狭窄率确定方法的流程图；
[0021]图2是本专利技术实施例二提供的血管狭窄率确定方法的流程图；
[0022]图3是本专利技术实施例三提供的血管狭窄率确定方法的流程图；
[0023]图4是本专利技术实施例四提供的血管狭窄率确定装置的结构框图；
[0024]图5是本专利技术实施例四提供的又一血管狭窄率确定装置的结构框图；
[0025]图6是本专利技术实施例五提供的血管狭窄率确定系统的结构框图。
具体实施方式
[0026]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，以下将参照本专利技术实施例中的附图，通过实施方式清楚、完整地描述本专利技术的技术方案，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。
[0027]实施例一
[0028]图1是本专利技术实施例一提供的血管狭窄率确定方法的流程图。本实施例的技术方案适用于由血管狭窄率确定系统自动根据患者的初始血管图像和目标血管分割图像自动
确定患者目标血管的狭窄率的情况。该方法可以由本专利技术实施例提供的血管狭窄率确定装置来执行，该装置配置于血管狭窄率确定系统的处理器中应用，具体地，该血管狭窄率确定系统包括处理器、存储器以及存储器存储的计算机程序，处理器在执行该计算机程序时执行以下血管狭窄率确定方法，包括：
[0029]S101、将患者的初始血管图像以及该初始血管图像对应的目标血管分割图像输入已训练的斑块分割模型，以得到斑块热力图。
[0030]其中，目标血管分割图像是基于现有血管分割方法对初始血管图像进行目标血管分割得到的，本实施例在此不对血管分割方法作具体限定。
[0031]其中，初始血管图像可以是心脏血管造影图像、颈部血管图像等临床血管图像，且优选为CTA(CT angiography，简称CTA，CT血管造影)图像。本实施例以心脏血管造影图像为例进行说明，相应的，目标血管分割图像为冠脉分割图像。
[0032]其中，斑块分割模型优选但不限于神经网络模型。
[0033]斑块热力图是指以高亮形式显示斑块在初始血管图像中的分布信息。
[0034]在一个实施例中，根据目标血管分割图像确定目标血管外接框，根据该目标血管外接框对初始血管图像和目标血管分割图像进行图像扣取，以得到第一扣取图像和第二扣取图像，将该第一扣取图像和第二扣取图像输入已训练的斑块分割模型中以得到斑块热力图。由于目标血管分割图像包括目标血管和预设背景，且其尺寸与初始血管图像相同，而且目标血管仅分布在初始血管图像中的某个区域，因本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种血管狭窄率确定系统，其特征在于，该系统包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器在运行所述计算机程序时执行以下步骤，包括：将患者的初始血管图像以及该初始血管图像对应的目标血管分割图像输入已训练的斑块分割模型，以得到斑块热力图；根据所述斑块热力图确定斑块提取模板，并根据所述斑块提取模板对目标图像进行斑块提取以得到斑块分割数据，其中，所述目标图像为所述初始血管图像，或者包括所述初始血管图像和所述目标血管分割图像；将所述斑块分割数据输入已训练的狭窄率分析模型以得到目标血管的狭窄率。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述将患者的初始血管图像以及该初始血管图像对应的目标血管分割图像输入已训练的斑块分割模型以得到斑块热力图，包括：根据所述目标血管分割图像确定目标血管外接框；根据所述目标血管外接框对所述初始血管图像和所述目标血管分割图像进行图像扣取，以分别得到第一扣取图像和第二扣取图像；将所述第一扣取图像和所述第二扣取图像输入已训练的斑块分割模型以得到斑块热力图。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述得到斑块热力图之后，还包括：将所述斑块热力图添加至预设模板的设定位置以更新所述斑块热力图，所述预设模板与所述初始血管图像的尺寸相同，所述设定位置为所述目标血管外接框在所述初始血管图像中的位置。4.根据权利要求1
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3任一所述的系统，其特征在于，所述根据所述斑块热力图确定斑块提取模板，包括：根据预设阈值对所述斑块热力图进行二值化处理以得到二值模板，并将该二值模板作为斑块提取模板。5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述根据所述斑块提取模板对目标图像进行斑块提取以得到斑块分割数据之后，还包括：对所述斑块分割数据中的每个斑块进行伪影识别以得到伪影识别结果；删除所述斑块分割数据中伪影识别结果为真的斑块的数据以更新所述斑块分割数据。6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述对所述斑块分割数据中的每个斑块进行伪影识别以得到伪影识别结果，包括：确定所述斑块分割数据中的每个斑块的斑块外接框；根据每个斑块的斑块外接框的中心点和预设扣取范围对所述目标图像和所述斑块分割数据进行斑块扣取，以分别得到第一斑块扣取图像和第二斑块扣取图像，所述第一斑块扣取图像和所述第二斑块扣取图像的尺寸均与所述预设扣取范围相同；将所述第一斑块扣取图像和第二斑块扣取图像输入已训练的伪影识别模型，以得到每个斑块的伪影识别结果。7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，在所述将所述斑块分割数据输入已训练的狭窄率分析模型以得到目标血管的狭窄率之前，还包括：对所述斑块分割数据和所述目标图像进行血管拉直以得到当前斑块分割数据和当前目标图像；
根据所述当前斑块分割数据中的目标血管所包含斑块的分布信息确定相应斑块的采样范围；根据确定的相应斑块的采样范围和预设采样步长对当前目标图像进行血管采样以得...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹思源，韦人，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：