根据血管断层扫描图像预测血流储备分数的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例涉及一种根据血管断层扫描图像预测血流储备分数的方法和装置，所述方法包括：获取第一断层扫描图像的第一截面序列；对各个第一截面进行截面面积计算、血液运动距离计算生成第一面积

【技术实现步骤摘要】
根据血管断层扫描图像预测血流储备分数的方法和装置


[0001]本专利技术涉及数据处理
，特别涉及一种根据血管断层扫描图像预测血流储备分数的方法和装置。

技术介绍

[0002]血流储备分数(Fractional Flow Reserve,FFR)指在冠状动脉血管最大充血状态下的狭窄远端冠状动脉内平均压与冠状动脉口部主动脉平均压的比值。常规情况下，都是采用经皮冠状动脉介入治疗(Percutaneous Coronary Intervention,PCI)的方式获得FFR数值。但是PCI检测不但操作复杂还是一种侵入性检测手段，会对检测对象造成一定的身体损伤，具有一定的危险性。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的，就是针对现有技术的缺陷，提供一种根据血管断层扫描图像预测血流储备分数的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，对使用计算机断层扫描血管造影(Computed Tomography Angiography,CTA)技术获得的三维血管断层扫描图像的血管截面采样序列进行血管截面面积与血流运动距离估算，并由估算结果生成反映面积
‑
距离对应关系的曲线，再根据面积
‑
距离曲线进行血管狭窄段与非狭窄段的识别，再对各个狭窄段与非狭窄段的FFR变化量进行预测，最后根据预测出的各个FFR变化量预测血管每个血管截面的FFR数值。通过本专利技术，不但可以避免侵入式检查带来的个人损伤，还可以大大降低检测难度，提高检测的安全性。
[0004]为实现上述目的，本专利技术实施例第一方面提供了一种根据血管断层扫描图像预测血流储备分数的方法，所述方法包括：
[0005]获取第一断层扫描图像的第一截面序列；所述第一断层扫描图像为三维断层扫描图像；所述第一截面序列包括多个第一截面；所述第一截面为对所述第一断层扫描图像沿血流方向对垂直于所述血流方向的血管横截面进行采样得到的采样信息；
[0006]对各个所述第一截面进行截面面积计算生成对应的第一面积数据，并进行血液运动距离计算生成对应的第一距离数据，并由得到的所述第一面积数据和所述第一距离数据组成对应的第一面积
‑
距离数据组；并由得到的多组所述第一面积
‑
距离数据组构成第一面积
‑
距离数据组序列；
[0007]以面积为纵坐标、距离为横坐标，对所述第一面积
‑
距离数据组序列进行曲线转换处理生成第一曲线；
[0008]对所述第一曲线进行血管狭窄段识别处理，生成多个第一狭窄段；并将所述第一曲线上由各个所述第一狭窄段隔离开的曲线片段记为第一非狭窄段；
[0009]对各个所述第一狭窄段进行第一血流储备分数变化量预测处理，生成对应的第一变化量数据；并对各个所述第一非狭窄段进行第二血流储备分数变化量预测处理，生成对应的第二变化量数据；
[0010]按各个所述第一狭窄段与各个所述第一非狭窄段的先后顺序，对得到的多个所述第一变化量数据和所述第二变化量数据进行排序，生成变化量数据序列；
[0011]根据所述变化量数据序列进行截面血流储备分数预测处理生成第一截面血流储备分数数据序列。
[0012]优选的，所述第一截面包括多个第一截面边缘点坐标；所述对各个所述第一截面进行截面面积计算生成对应的第一面积数据，并进行血液运动距离计算生成对应的第一距离数据，并由得到的所述第一面积数据和所述第一距离数据组成对应的第一面积
‑
距离数据组具体包括：
[0013]根据当前第一截面的多个所述第一截面边缘点坐标进行封闭曲线拟合处理，生成对应的第一封闭曲线图形；
[0014]对所述第一封闭曲线图形进行图形面积估算处理，生成所述第一面积数据；
[0015]对所述第一封闭曲线图形进行图形中心点估算处理，生成第一截面中心点坐标；
[0016]沿血液流动方向对第一个第一截面中心点坐标到当前第一截面中心点坐标的血液运动距离进行计算，生成所述第一距离数据；
[0017]由所述第一面积数据与所述第一距离数据构成对应的所述第一面积
‑
距离数据组。
[0018]优选的，所述对所述第一曲线进行血管狭窄段识别处理，生成多个第一狭窄段，具体包括：
[0019]对预设的血管狭窄段处理模式数据进行识别；
[0020]若所述血管狭窄段处理模式数据为第一模式，则对所述第一曲线的峰值点进行识别处理生成多个第一峰值点；并将相邻的所述第一峰值点之间的曲线记为第一曲线间隔段；并对所述第一曲线间隔段的第一个和最后一个坐标点的距离坐标值进行绝对差值计算生成第一间隔段距离数据；并对所述第一曲线间隔段的第一个和最后一个坐标点的面积坐标值进行均值计算生成第一平均面积数据，并提取所述第一曲线间隔段的最小面积坐标值生成第一最小面积数据，并计算所述第一最小面积数据与所述第一平均面积数据的比值生成第一面积比值；当所述第一间隔段距离数据高于预设的间隔段距离阈值，且所述第一面积比值低于预设的面积比值特征阈值时，将所述第一曲线间隔段标记为所述第一狭窄段；
[0021]若所述血管狭窄段处理模式数据为第二模式，则根据所述第一曲线进行二维血管形状图绘制生成第一血管形状图；并将所述第一血管形状图输入训练成熟的第一智能模型进行第一血管狭窄段分割处理，得到带有多个血管狭窄段区域标记的第一标记形状图；并在所述第一曲线中，将与所述第一标记形状图的各个血管狭窄段区域标记对应的曲线间隔段，记为所述第一狭窄段；
[0022]若所述血管狭窄段处理模式数据为第三模式，则使用训练成熟的第二智能模型对与所述第一曲线对应的所述第一断层扫描图像进行第二血管狭窄段分割处理，得到带有多个血管狭窄段区域标记的第一标记断层扫描图像；并在所述第一曲线中，将与所述第一标记断层扫描图像的各个血管狭窄段区域标记对应的曲线间隔段，记为所述第一狭窄段。
[0023]进一步的，在使用所述第一智能模型之前，从预设的训练数据集中提取第一面积
‑
距离训练曲线；并根据所述第一面积
‑
距离训练曲线进行二维血管形状图绘制，生成第一训练血管形状图；并对所述第一训练血管形状图进行人工血管狭窄段区域标记处理，生成带
有多个血管狭窄段区域标记的第一训练标记形状图；并将所述第一训练血管形状图输入所述第一智能模型进行第一血管狭窄段分割处理，生成带有多个血管狭窄段区域标记的第二训练血管形状图；并对所述第一训练标记形状图与所述第二训练血管形状图的血管狭窄段区域标记结果进行误差计算，并根据误差计算结果对所述第一智能模型进行反向调制，直到误差计算结果进入预设的第一模型误差收敛范围为止；
[0024]在使用所述第二智能模型之前，从预设的训练数据集中提取第二面积
‑
距离训练曲线；并从所述训练数据集中，提取与所述第二面积
‑
距离训练曲线对应的三维断层扫描图像，记为第一训练断层扫描图像；并按计算流体动力学方法对所述第一训练断层扫描图像进行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种根据血管断层扫描图像预测血流储备分数的方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一断层扫描图像的第一截面序列；所述第一断层扫描图像为三维断层扫描图像；所述第一截面序列包括多个第一截面；所述第一截面为对所述第一断层扫描图像沿血流方向对垂直于所述血流方向的血管横截面进行采样得到的采样信息；对各个所述第一截面进行截面面积计算生成对应的第一面积数据，并进行血液运动距离计算生成对应的第一距离数据，并由得到的所述第一面积数据和所述第一距离数据组成对应的第一面积
‑
距离数据组；并由得到的多组所述第一面积
‑
距离数据组构成第一面积
‑
距离数据组序列；以面积为纵坐标、距离为横坐标，对所述第一面积
‑
距离数据组序列进行曲线转换处理生成第一曲线；对所述第一曲线进行血管狭窄段识别处理，生成多个第一狭窄段；并将所述第一曲线上由各个所述第一狭窄段隔离开的曲线片段记为第一非狭窄段；对各个所述第一狭窄段进行第一血流储备分数变化量预测处理，生成对应的第一变化量数据；并对各个所述第一非狭窄段进行第二血流储备分数变化量预测处理，生成对应的第二变化量数据；按各个所述第一狭窄段与各个所述第一非狭窄段的先后顺序，对得到的多个所述第一变化量数据和所述第二变化量数据进行排序，生成变化量数据序列；根据所述变化量数据序列进行截面血流储备分数预测处理生成第一截面血流储备分数数据序列。2.根据权利要求1所述的根据血管断层扫描图像预测血流储备分数的方法，其特征在于，所述第一截面包括多个第一截面边缘点坐标；所述对各个所述第一截面进行截面面积计算生成对应的第一面积数据，并进行血液运动距离计算生成对应的第一距离数据，并由得到的所述第一面积数据和所述第一距离数据组成对应的第一面积
‑
距离数据组具体包括：根据当前第一截面的多个所述第一截面边缘点坐标进行封闭曲线拟合处理，生成对应的第一封闭曲线图形；对所述第一封闭曲线图形进行图形面积估算处理，生成所述第一面积数据；对所述第一封闭曲线图形进行图形中心点估算处理，生成第一截面中心点坐标；沿血液流动方向对第一个第一截面中心点坐标到当前第一截面中心点坐标的血液运动距离进行计算，生成所述第一距离数据；由所述第一面积数据与所述第一距离数据构成对应的所述第一面积
‑
距离数据组。3.根据权利要求1所述的根据血管断层扫描图像预测血流储备分数的方法，其特征在于，所述对所述第一曲线进行血管狭窄段识别处理，生成多个第一狭窄段，具体包括：对预设的血管狭窄段处理模式数据进行识别；若所述血管狭窄段处理模式数据为第一模式，则对所述第一曲线的峰值点进行识别处理生成多个第一峰值点；并将相邻的所述第一峰值点之间的曲线记为第一曲线间隔段；并对所述第一曲线间隔段的第一个和最后一个坐标点的距离坐标值进行绝对差值计算生成第一间隔段距离数据；并对所述第一曲线间隔段的第一个和最后一个坐标点的面积坐标值进行均值计算生成第一平均面积数据，并提取所述第一曲线间隔段的最小面积坐标值生成
第一最小面积数据，并计算所述第一最小面积数据与所述第一平均面积数据的比值生成第一面积比值；当所述第一间隔段距离数据高于预设的间隔段距离阈值，且所述第一面积比值低于预设的面积比值特征阈值时，将所述第一曲线间隔段标记为所述第一狭窄段；若所述血管狭窄段处理模式数据为第二模式，则根据所述第一曲线进行二维血管形状图绘制生成第一血管形状图；并将所述第一血管形状图输入训练成熟的第一智能模型进行第一血管狭窄段分割处理，得到带有多个血管狭窄段区域标记的第一标记形状图；并在所述第一曲线中，将与所述第一标记形状图的各个血管狭窄段区域标记对应的曲线间隔段，记为所述第一狭窄段；若所述血管狭窄段处理模式数据为第三模式，则使用训练成熟的第二智能模型对与所述第一曲线对应的所述第一断层扫描图像进行第二血管狭窄段分割处理，得到带有多个血管狭窄段区域标记的第一标记断层扫描图像；并在所述第一曲线中，将与所述第一标记断层扫描图像的各个血管狭窄段区域标记对应的曲线间隔段，记为所述第一狭窄段。4.根据权利要求3所述的根据血管断层扫描图像预测血流储备分数的方法，其特征在于，在使用所述第一智能模型之前，从预设的训练数据集中提取第一面积
‑
距离训练曲线；并根据所述第一面积
‑
距离训练曲线进行二维血管形状图绘制，生成第一训练血管形状图；并对所述第一训练血管形状图进行人工血管狭窄段区域标记处理，生成带有多个血管狭窄段区域标记的第一训练标记形状图；并将所述第一训练血管形状图输入所述第一智能模型进行第一血管狭窄段分割处理，生成带有多个血管狭窄段区域标记的第二训练血管形状图；并对所述第一训练标记形状图与所述第二训练血管形状图的血管狭窄段区域标记结果进行误差计算，并根据误差计算结果对所述第一智能模型进行反向调制，直到误差计算结果进入预设的第一模型误差收敛范围为止；在使用所述第二智能模型之前，从预设的训练数据集中提取第二面积
‑
距离训练曲线；并从所述训练数据集中，提取与所述第二面积
‑
距离训练曲线对应的三维断层扫描图像，记为第一训练断层扫描图像；并按计算流体动力学方法对所述第一训练断层扫描图像进行人工血流储备分数计算，生成第一训练血流储备分数数据序列；并根据所述第一训练血流储备分数数据序列，对所述第一训练断层扫描图像进行人工血管狭窄段区域标记处理，生成带有多个血管狭窄段区域标记的第一训练标记断层扫描图像；并将所述第一训练断层扫描图像输入所述第二智能模型进行第二血管狭窄段分割处理，生成带有多个血管狭窄段区域标记的第二训练标记断层扫描图像；并对所述第一训练标记断层扫描图像与所述第二训练标记断层扫描图像的血管狭窄段区域标记结果进行误差计算，并根据误差计算结果对所述第二智能模型进行反向调制，直到误差计算结果进入预设的第二模型误差收敛范围为止。5.根据权利要求1所述的根据血管断层扫描...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏天祎，曹君，
申请(专利权)人：乐普北京医疗器械股份有限公司，
类型：发明
国别省市：