本发公开了血管内超声影像的管腔轮廓及外弹力膜识别方法、装置及计算机存储介质，整体技术方案基于多任务学习机制的轮廓分割网络，在不需要增加训练样本或者其他标注工作的前提下，引入轮廓识别任务，训练样本的轮廓可以根据阈值法获得，通过引入轮廓的约束，使得本专利可以提高对轮廓的识别精度，从而使得网络提取到轮廓信息，从而优化轮廓的分割结果，通过引入多任务学习机制，提高网络模型的精度，准确的识别轮廓的距离引入轮廓结构信息的多任务学习机制，结合管腔和外弹力膜轮廓来进行斑块负荷的计算，从而观察冠状动脉狭窄严重程度，判断斑块大小，指导优化手术方案。指导优化手术方案。指导优化手术方案。
【技术实现步骤摘要】
血管内超声影像的管腔轮廓及外弹力膜识别方法、装置及计算机存储介质
[0001]本专利技术属于医疗卫生
，特别涉及一种基于血管内超声影像的管腔轮廓及外弹力膜自动识别方法、装置和存贮介质。
技术介绍
[0002]血管内超声影像(Intravascular Ultrasound,IVUS)，是一种医学影像的成像方法，近年来主要用于诊断冠心病，并在临床应用领域取得了较为良好的效果。IVUS是基于超声回声检测的影像技术，利用血管内壁、壁内动脉粥样病变组织以及覆盖在血管表面的结缔组织具有回声作用的特性，使得输出声波能够返回到超声检测显示器上并可见。另一方面，由于血液本身和血管壁的健康肌肉组织具有透声性，在图像上只留有黑色的圆形图样。如若血管内的钙化沉积物会产生强烈的非常规回声，也可以通过图像上的阴影部分加以区分。医生在进行诊断时，将微型化的超声探头通过长约200cm的柔软导管送入心血管组织中，进行横断层扫描，获得血管的断层图样信息。同时，在导丝保持静止时，超声导管尖端在医生或者机动控制下，沿轴向匀速拉回，可以得到血管的三维信息，提高了医生做出判断的精度，便于给出更为准确的治疗方案。
[0003]对IVUS的管腔轮廓(Lumen)及外弹力膜(EEM)的识别，可得到斑块负荷指数，又称“面积狭窄百分数”，即定量狭窄程度的相对值,计算公式为:斑块面积/外弹力膜横截面积
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100％。目前，斑块负荷指数对临床医学有着重要的意义，其一，常作为观察冠状动脉狭窄严重程度的指标；其二，医生可根据斑块负荷指数，判断斑块的大小；其三，斑块负荷指数结合斑块性质，可用于指导优化手术策略。所以，精准的识别影像的管腔轮廓及外弹力膜，获得血管内径及狭窄程度的精确信息极为重要，否则稍微的信息不准确就会影响临床医生的判断。
[0004]目前，IVUS作为临床上最常用的血管腔内成像技术，存在着图像分辨率较低，管腔轮廓及外弹力膜成像模糊的缺点，并且运用已有的深度学习框架难以得到精准的轮廓识别结果，尤其是边缘信息识别不完整，造成存在的信息结构缺失、类别不平衡等问题；并且现有的技术均不能同时识别EEM和Lumen，技术水平要求较高，无法实现临床普及。
[0005]运用传统机器学习法识别出来的管腔轮廓，其鲁棒性、稳定性、精确度都比较低；而运用深度学习框架来识别管腔轮廓，由于IVUS图像分辨率低、管腔轮廓及外弹力膜成像模糊的特点，再加上管腔轮廓形状多变，若直接将深度学习法应用到识别其框架上，虽然可以得到轮廓的分割结果，但是没有利用轮廓的边缘特征对结果进行约束，可能导致网络输出的轮廓边缘不够平滑，形状扭曲，和实际边缘有一定的差异，识别的边缘信息不够准确等问题，从而造成结构信息缺失、类别不平衡的缺陷。
技术实现思路
[0006]为了克服边缘信息识别不清楚造成的结构信息不完整缺陷，以及解决鲁棒性、稳
定性、精确度低等问题，本专利技术提出的技术解决方法为，基于IVUS影像，构建联合管腔及外弹力膜的识别框架，运用多任务学习机制，经过多层的卷积和池化，并行学习多个相关任务，输出掩码和轮廓信息，提高网络的泛化能力；且利用目标的形状结构先验，缓解了网络在学习时由于下采样导致的结构化信息丢失问题，降低其异常值，因不同类别样本的比例相差悬殊，对算法的学习过程造成重大的干扰问题，从而造成类不均衡的缺陷，利用形状先验，弥补了分类任务中不同类别的训练样例数目差别对精度的影响，即缓解了类别不均衡问题，提高多实例目标分割精度；另外，新增的形状结构信息提取任务的学习标签不需要额外的注释，可以直接从训练样本的分割标签中获得；并且，本申请提出的多任务识别模型可以添加到任何分割网络中，达到只增加少量参数的情况下提高网络性能的效果。
[0007]为了实现上述技术任务，本专利技术采用如下技术方案予以实现：
[0008]一种血管内超声影像的管腔轮廓及外弹力膜识别装置，包括探头接口模块、显示模块，其特征在于：还包括探测模块、数据处理模块，所述的探测模块、探头接口模块、数据处理模块和显示模块依次相连；
[0009]探头接口模块，用于超声波、电信号的发射和接收，并根据探测模块进行回撤；
[0010]探测模块，包括超声探头，超声探头用于根据探头接口模块回撤动作利用超声波在血管管腔、外弹力膜组织界面产生反射、折射、散射、绕射、衰减信号和超声波声源与探头接口模块相对运动产生信号，并将上述信号通过探头接口模块发送给数据处理模块；
[0011]数据处理模块，基于IVUS影像及多任务学习机制，构建联合管腔及外弹力膜的识别框架，通过对探测模块输入的信号进行处理，得到血管管腔边缘、形态、结构空间信息，获取血管管腔边界，计算血管管腔面积，进一步得到斑块负荷值；
[0012]显示模块，用于将数据处理模块得到的处理结果呈现在显示器上。
[0013]进一步地，所述的数据处理模块至少包括数据采集单元、数据预处理单元和数据分析单元，其中数据采集单元、数据预处理单元、数据分析单元依次相连；其中：
[0014]数据采集单元，通过探测接口模块，将探测模块获取的信号进行数据采集；
[0015]数据预处理单元，至少包括信号转换模块、图像裁剪模块、图像校准模块和图像增强模块，所述信号转换模块用于将探测模块中超声探头发射或接收到的超声信号、电信号转换成为图像信息；图像校准模块，用于分别对信号转换模块或图像裁剪模块得到的图像进行数据校正和三维重构得到三维图像；图像增强模块，用于对经过图像校准模块校正重构的图像进行图像增强；
[0016]数据分析单元，至少包括依次相连的内、外膜识别模块、管腔计算模块和斑块负荷计算模块；内、外膜识别模块用于针对血管内、外膜信息构建掩膜预测、轮廓绘制和距离图估计多任务学习模型，得到轮廓信息；管腔计算模块，根据内、外膜识别模块得到的轮廓信息，通过管腔计算模块模型，得到管腔计算结果；斑块负荷计算模块，根据管腔计算模块结果，结合斑块负荷计算模块，得到斑块负荷值。
[0017]进一步地，所述的数据预处理单元还包括图像裁剪模块，用于将信号转换模块得到的图像信息进行分割，提取图像特定区域。
[0018]特别地，本专利技术在探头接口模块与探测模块之间还设置有清洗模块。
[0019]进一步地，所述的探测模块还包括导管、弹性构件、电缆线，导管包括体内部和体外部，导管的体外部上设置有清洗模块，探测模块与探头接口模块通过导管的体外部连接；
在导管的体内部设置有超声探头、电缆线和弹性构件，超声探头通过电缆线与探头接口模块连通，弹性构件设置在电缆线上。
[0020]进一步地，所述的探测模块导管的体内部远离导管的体外部一端设置有冲洗液出口。
[0021]进一步地，所述的导管的体内部外侧还套置有透明外套管，且透明外套管在导管的体内部的深度不超过超声探头在导管的体内部的轴向位置。
[0022]本专利技术还公开了一种血管内超声影像的管腔轮廓及外弹力膜识别方法，该方法包括如下步骤：
[0023]步骤1，超声探头根据探本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种血管内超声影像的管腔轮廓及外弹力膜识别装置，包括探头接口模块、显示模块，其特征在于：还包括探测模块、数据处理模块，所述的探测模块、探头接口模块、数据处理模块和显示模块依次相连；探头接口模块，用于超声波、电信号的发射和接收，并根据探测模块进行回撤；探测模块，包括超声探头(4)，超声探头(4)用于根据探头接口模块回撤动作利用超声波在血管管腔、外弹力膜组织界面产生反射、折射、散射、绕射、衰减信号和超声波声源与探头接口模块相对运动产生信号，并将上述信号通过探头接口模块发送给数据处理模块；数据处理模块，基于IVUS影像及多任务学习机制，构建联合管腔及外弹力膜的识别框架，通过对探测模块输入的信号进行处理，得到血管管腔边缘、形态、结构空间信息，获取血管管腔边界，计算血管管腔面积，进一步得到斑块负荷值；显示模块，用于将数据处理模块得到的处理结果呈现在显示器上。2.如权利要求1所述的血管内超声影像的管腔轮廓及外弹力膜识别装置，其特征在于：所述的数据处理模块至少包括数据采集单元、数据预处理单元和数据分析单元，其中数据采集单元、数据预处理单元、数据分析单元依次相连；其中：数据采集单元，通过探测接口模块，将探测模块获取的信号进行数据采集；数据预处理单元，至少包括信号转换模块、图像裁剪模块、图像校准模块和图像增强模块，所述信号转换模块用于将探测模块中超声探头(4)发射或接收到的超声信号、电信号转换成为图像信息；图像校准模块，用于分别对信号转换模块或图像裁剪模块得到的图像进行数据校正和三维重构得到三维图像；图像增强模块，用于对经过图像校准模块校正重构的图像进行图像增强；数据分析单元，至少包括依次相连的内、外膜识别模块、管腔计算模块和斑块负荷计算模块；内、外膜识别模块用于针对血管内、外膜信息构建掩膜预测、轮廓绘制和距离图估计多任务学习模型，得到轮廓信息；管腔计算模块，根据内、外膜识别模块得到的轮廓信息，通过管腔计算模块模型，得到管腔计算结果；斑块负荷计算模块，根据管腔计算模块结果，结合斑块负荷计算模块，得到斑块负荷值。3.如权利要求2所述的血管内超声影像的管腔轮廓及外弹力膜识别装置，其特征在于：所述的数据预处理单元还包括图像裁剪模块，用于将信号转换模块得到的图像信息进行分割，提取图像特定区域。4.如权利要求1
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3任意一项权利要求所述的血管内超声影像的管腔轮廓及外弹力膜识别装置，其特征在于：在探头接口模块与探测模块之间还设置有清洗模块。5.如权利要求4所述的血管内超声影像的管腔轮廓及外弹力膜识别装置，其特征在于：所述的探测模块还包括导管(1)、弹性构件(2)、电缆线(3)，导管(1)包括体内部和体外部，导管(1)的体外部上设置有清洗模块，探测模块与探头接口模块通过导管(1)的体外部连接；在导管(1)的体内部设置有超声探头(4)、电缆线(3)和弹性构件(2)，超声探头(4)通过电缆线(3)与探头接口模块连通，弹性构件(2)设置在电缆线...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱锐，鲁全茂，
申请(专利权)人：深圳市中科微光医疗器械技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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