一种冠状动脉的构建方法、装置、终端及存储介质制造方法及图纸

技术编号:32343805 阅读:10 留言:0更新日期:2022-02-16 18:57
本申请实施例提供一种冠状动脉的构建方法、终端及存储介质,该冠状动脉的构建方法包括:基于采集到的多张胸腔断层图像重构的冠状动脉的第一点云数据,并基于第一点云数据,计算动态阈值;基于动态阈值确定第一点云数据上钙化斑块的预测位置;在第一点云数据上,确定预测位置所在的冠状动脉段,并沿着冠状动脉段内的中心点的位置生成横截面;在横截面中重构冠状动脉血管流道区域;基于冠状动脉血管流道区域,构建冠状动脉的第二点云数据。构建冠状动脉的第二点云数据。构建冠状动脉的第二点云数据。

【技术实现步骤摘要】
一种冠状动脉的构建方法、装置、终端及存储介质


[0001]本申请涉及但不限于医学图像处理
,尤其涉及一种冠状动脉的构建方法、装置、终端及存储介质。

技术介绍

[0002]在医疗图像的识别处理技术中,电子计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)影像,核磁共振影像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)等数字图像的后处理分析已经被广泛地应用于临床的病症诊断中,尤其是针对冠状动脉疾病而言,目前医生都比较认可计算冠状动脉血流储备系数(Fractional Flow Reserve,FFR)来衡量病变程度,进而给病人提出合适的建议如是否需要通过手术治愈冠状动脉疾病,而FFR的计算是通过冠状动脉模型来分配分支的供血量。因此,如何在医疗影像中,准确的高效的提取冠状动脉对FFR计算有着重要的意义。
[0003]相关技术中对冠状动脉的重构方法是,利用深度学习方法或机器学习方法如区域生长、滤波处理或形态学处理等,从CT图像出发利用中心线指导重构冠状动脉,或直接利用空间关联信息重构冠状动脉,或利用测量创建模拟模型匹配等。然而,上述方法中,至少存在由于钙化斑块造成的伪影,导致最终构建的冠状动脉的不准确的问题。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种冠状动脉的构建方法、装置、终端及存储介质,以解决相关技术中由于钙化斑块造成的伪影,导致最终构建的冠状动脉的不准确的问题。
[0005]本申请实施例的技术方案是这样实现的:第一方面,本申请实施例提供一种冠状动脉的构建方法,所述方法包括:基于采集到的多张胸腔断层图像重构的冠状动脉的第一点云数据,并基于所述第一点云数据,计算动态阈值;基于所述动态阈值确定所述第一点云数据上钙化斑块的预测位置;在所述第一点云数据上,确定所述预测位置所在的冠状动脉段,并沿着所述冠状动脉段内的中心点的位置生成横截面;在所述横截面中重构冠状动脉血管流道区域;基于所述冠状动脉血管流道区域,构建所述冠状动脉的第二点云数据。
[0006]第二方面,本申请实施例提供一种冠状动脉的构建装置,所述装置包括:处理模块,用于基于采集到的多张胸腔断层图像重构的冠状动脉的第一点云数据,并基于所述第一点云数据,计算动态阈值;确定模块,用于基于所述动态阈值确定所述第一点云数据上钙化斑块的预测位置;所述确定模块,还用于在所述第一点云数据上,确定所述预测位置所在的冠状动脉段;
生成模块,用于沿着所述冠状动脉段内的中心点的位置生成横截面;重构模块,用于在所述横截面中重构冠状动脉血管流道区域;构建模块,用于基于所述冠状动脉血管流道区域,构建所述冠状动脉的第二点云数据。
[0007]第三方面,本申请实施例提供一种终端,所述终端包括:处理器、存储器和通信总线;所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的通信连接;所述处理器用于执行存储器中存储的冠状动脉的构建程序,以实现上述的冠状动脉的构建方法的步骤。
[0008]第三方面,本申请实施例提供一种存储介质,所述存储介质存储有一个或者多个程序,所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行,以实现上述的冠状动脉的构建方法的步骤。
[0009]应用本申请实施例实现以下有益效果:以医学冠状动脉模型为基础,提高动态阈值对动脉模型中的钙化斑块进行识别,并对存在钙化斑块的冠状动脉段的血管流道区域进行修复,为对冠状动脉建立准确的三维模型提供更加准确的依据,进而为计算FFR提供精确的血流分配。
[0010]本申请实施例提供的冠状动脉的构建方法、装置、终端及存储介质,通过基于采集到的多张胸腔断层图像重构的冠状动脉的第一点云数据,并基于第一点云数据,计算动态阈值;基于动态阈值确定第一点云数据上钙化斑块的预测位置;在第一点云数据上,确定预测位置所在的冠状动脉段,并沿着冠状动脉段内的中心点的位置生成横截面;在横截面中重构冠状动脉血管流道区域;基于冠状动脉血管流道区域,构建冠状动脉的第二点云数据;也就是说,本申请基于冠状动脉的第一点云数据,自适应化的计算与胸腔断层图像对应的动态阈值,进而基于动态阈值准确识别三维冠状动脉模型红的钙化斑块,同时,对存在钙化斑块的冠状动脉段的血管流道区域进行修复,以基于修复后的血管流道区域对冠状动脉建立准确的三维模型;如此,解决了相关技术中由于钙化斑块造成的伪影,导致最终构建的冠状动脉的不准确的问题,提高了对冠状动脉进行精准建模,从而为计算FFR提供精确的血流分配,同时,该方案具有较好的鲁棒性和可扩展性。
附图说明
[0011]图1为本申请实施例提供的一种冠状动脉的构建方法的流程示意图;图2为本申请实施例提供的一种重构的冠状动脉的第一点云数据的示意图;图3为本申请实施例提供的另一种冠状动脉的构建方法的流程示意图;图4为本申请实施例提供的又一种冠状动脉的构建方法的流程示意图;图5为本申请实施例提供的一种基于动态阈值确定的钙化斑块的预测位置的示意图;图6为本申请实施例提供的一种手动选取的冠状动脉中的钙化斑块的位置的示意图;图7为本申请另一实施例提供的一种冠状动脉的构建方法的流程示意图;图8为本申请实施例提供的一种冠状动脉的中轴线上的点的示意图;
图9为本申请实施例提供的一种在冠状动脉段中生成的截面的示意图;图10为本申请实施例提供的一种横截面水平集分割结果的示意图;图11为本申请另一实施例提供的另一种冠状动脉的构建方法的流程示意图;图12为本申请实施例提供的一种三维空间中展示的水平集分割结果的示意图;图13为本申请实施例提供的一种按照距离入口点的顺序对冠状动脉血管流道区域中的所有目标点进行遍历的结果的示意图;图14为本申请实施例提供的一种基于修复后的血管流道区域得到的冠状动脉模型的示意图;图15为本申请实施例提供的一种冠状动脉的构建装置的结构示意图;图16为本申请实施例提供的一种终端的结构示意图。
具体实施方式
[0012]为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述,所描述的实施例不应视为对本申请的限制,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它实施例,都属于本申请保护的范围。
[0013]除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的,不是旨在限制本申请。
[0014]相关技术中,随着图像大数据的爆发,图像处理技术表现出处理精度高、再现性好、灵活性高,通用性强等优点,在军工、农业、医疗等各个领域都依靠图像处理技术对物体进行形状分析和识别起着愈发重要的作用。其中主要思想是通过关键点定位来判定物体,而一个物体形态的绘制必定离不开其骨骼的提取。
[0015]一般来说,获取图像的骨骼的过程就是对该图像进行

细化

的过程,它可以有效地反映出原物体形状的连通性和拓扑结构。目前骨骼提取的算法就是从边界开始反复迭代计算,逐层均匀剥掉图形的边界,直至剩下最里层的一维骨骼。<本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种冠状动脉的构建方法,其特征在于,所述方法包括:基于采集到的多张胸腔断层图像重构的冠状动脉的第一点云数据,并基于所述第一点云数据,计算动态阈值;基于所述动态阈值确定所述第一点云数据上钙化斑块的预测位置;在所述第一点云数据上,确定所述预测位置所在的冠状动脉段,并沿着所述冠状动脉段内的中心点的位置生成横截面;在所述横截面中重构冠状动脉血管流道区域;基于所述冠状动脉血管流道区域,构建所述冠状动脉的第二点云数据。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一点云数据,计算动态阈值,包括:获取所述第一点云数据中每一目标点对应的组织密度值;确定所有组织密度值的均值,为所述冠状动脉所在区域的组织密度均值;选择与所述组织密度均值对应的阈值计算公式,计算所述动态阈值。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述选择与所述组织密度均值对应的阈值计算公式,计算所述动态阈值,包括:基于所述组织密度均值所属的组织密度值范围,选择与所述组织密度值范围对应的阈值计算公式;基于所述组织密度均值和所述阈值计算公式,计算所述动态阈值。4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述组织密度均值所属的组织密度值范围,选择与所述组织密度值范围对应的阈值计算公式,包括:若所述组织密度均值小于等于第一参数,选择第一阈值计算公式;若所述组织密度均值大于所述第一参数小于第二参数,选择第二阈值计算公式;若所述组织密度均值大于等于所述第二参数,选择第三阈值计算公式;其中,所述第一阈值计算公式为,;所述第二阈值计算公式为,;所述第三阈值计算公式为,;其中,所述为所述动态阈值,所述为所述组织密度均值,所述为所述第一参数,所述为所述第二参数,所述为第三参数,所述为第四参数,所述为第五参数,所述均为正数。5.根据权利要求2至4任一项所述的方法,其特征在于,所述基于所述动态阈值确定所述第一点云数据上钙化斑块的预测位置,包括:从所述所有组织密度值中,确定组织密度值大于所述动态阈值的目标点所在的位置,为在所述第一点云数据...

【专利技术属性】
技术研发人员:高琪李博文
申请(专利权)人:杭州晟视科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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