【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】根据2D医学图像进行3D血管中心线重建
[0001]本专利技术总体上涉及3D血管中心线重建，并且更特别地，涉及根据2D血管造影医学图像进行3D血管中心线重建的深度强化学习。
技术介绍
[0002]医学图像中血管的检测促进许多血管疾病的诊断、治疗和监测。血管检测中的一个重要步骤是中心线追踪，以提取血管的中心线表示，从而使得能够对血管进行特定的可视化或定量评估。用于中心线追踪的常规方法并不良好地适用于二维医学图像，诸如例如x射线血管造影医学图像。一种用于中心线追踪的常规方法通过最小化诸如中间性或脉管性之类的成本来计算中心线路径。另一种用于中心线追踪的常规方法使用基于估计取向张量的基于流动的追踪。然而，这样的用于中心线追踪的常规方法不能够在二维医学图像中的分叉血管和重叠血管之间进行区分。此外，特别是当二维医学图像的数量有限时，根据二维医学图像进行三维中心线重建是一个重大挑战。
技术实现思路
[0003]根据一个或多个实施例，提供了用于在一个或多个二维（2D）医学图像中确定血管的3D中心线的系统和方法。基于一个或多个...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于在一个或多个二维（2D）医学图像中确定血管的3D中心线的方法，包括：基于一个或多个图像视图集确定（202）人工代理的当前状态观察，每个图像视图集包括血管的一个或多个2D医学图像、所述一个或多个2D医学图像中所述人工代理的当前位置、以及所述一个或多个2D医学图像中的开始位置和目标位置；使用经训练的机器学习模型、基于所述当前状态观察来计算（204）用于在三维（3D）中移动所述人工代理的多个动作的策略值；基于所述策略值、根据所述多个动作中的特定动作移动（206）所述人工代理；重复（208）所述确定、所述计算和所述移动步骤达多次迭代以沿着所述开始位置和所述目标位置之间的3D路径移动所述人工代理；以及确定（210）所述血管的3D中心线为所述3D路径。2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：基于所述血管的3D中心线确定（212）所述血管的2D中心线。3.根据权利要求1所述的方法，其中重复所述确定、所述计算和所述移动步骤达多次迭代以沿着所述开始位置和所述目标位置之间的3D路径移动所述人工代理包括：重复（208）所述确定、所述计算和所述移动步骤，直到所述人工代理的当前位置是所述目标位置或者已经执行了最大次数的迭代。4.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个动作包括在向前方向、向后方向、向左方向、向右方向、向上方向和向下方向上的离散移动。5.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个动作包括在任何方向上的连续移动。6.根据权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个图像视图集中的至少一个进一步包括脉管性图像、强度图像、一个或多个取向图像、分支重叠分数和关键点检测中的至少一个。7.根据权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个图像视图集是单个图像视图集，其包括造影剂的到达时间和血流速度或造影剂传播速度。8.根据权利要求1所述的方法，其中使用经训练的机器学习模型、基于所述当前状态观察来计算用于在三维（3D）中移动所述人工代理的多个动作的策略值包括：使用利用深度强化学习训练的经训练深度神经网络（DNN）、基于所述当前状态观察来计算所述多个动作的策略值。9.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：检测血管树中的近端点和多个相应的远端点；以及针对每个近端点
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远端点对使用近端点作为所述开始位置并使用相应的远端点作为所述目标位置来执行确定当前状态观察、所述计算、所述移动、所述重复以及确定所述血管的3D中心线，以确定所述血管树的3D中心线。10.根据权利要求1所述的方法，其中所述血管的所述一个或多个2D医学图像是血管造影x射线图像的通道。11.一种用于在一个或多个二维（2D）医学图像中确定血管的3D中心线的装置，包括：用于基于一个或多个图像视图集确定（202）人工代理的当前状态观察的构件，每个图像视图集包括血管的一个或多个2D医学图像、所述一个或多个2D医学图像中所述人工代理的当前位置、以及所述一个或多个2D医学图像中的开始位置和目标位置；
用于使用经训练的机器学习模型、基于所...
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