本申请提供了一种医学影像的检测方法、装置、存储介质和计算机设备，方法包括：获取肺部医学影像；提取肺部医学影像中的动脉血管和支气管，支气管包括多个不同级别的支气管段；根据支气管段的中心线与动脉血管的中心线之间的距离，确定肺部医学影像中支气管段对应的目标动脉血管段；对支气管段和目标动脉血管段进行检测处理，确定支气管段的检测结果。本申请的方法，能够自动化的检测支气管的柱状征象，有利于提高医生的阅片效率，减轻工作负担。减轻工作负担。减轻工作负担。
【技术实现步骤摘要】
医学影像的检测方法、装置、存储介质和计算机设备
[0001]本申请涉及医学影像处理
，尤其是涉及到一种医学影像的检测方法、装置、存储介质和计算机设备。
技术介绍
[0002]支气管扩张(简称支扩)是由于支气管及其周围肺组织慢性化脓性炎症和纤维化，使支气管壁的肌肉和弹性组织破坏，导致支气管变形及持久扩张。支扩的影像学表现可分为柱状、囊柱状、囊状扩张。对于同一支气管段而言，柱状支扩多为疾病发展早期的征象，而囊状则为疾病后期的征象，囊柱状支扩介乎于两者之间。但对于不同肺叶而言，支扩的影像学受累程度个体间差异甚大。
[0003]相关技术中的评分系统能够全面地评价支气管扩张以及其伴随的影像学征象，该系统在模型训练及使用阶段并未对三种征象在流程上及方法上有区别对待。但由于囊状和囊柱状的征象由于与正常支气管从影像特征上来说易于区分，而柱状征象与正常支气管相比难于区分，而且支扩的影像学受累程度个体间差异甚大。若采用相同的方法同时检测三种征象，缺少单一个体因素的考虑，势必导致柱状的征象检测精度低，从而无法实现支扩的分级评估，那么在支气管扩张的初期诊断上势必存在较大的偏差和空白区。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本申请提供了一种医学影像的检测方法、装置、存储介质和计算机设备，能够自动化的检测支气管的柱状征象，有利于提高医生的阅片效率，减轻工作负担。
[0005]根据本申请的一个方面，提供了一种医学影像的检测方法，包括：
[0006]获取肺部医学影像；提取肺部医学影像中的动脉血管和支气管，支气管包括多个不同级别的支气管段；根据支气管段的中心线与动脉血管的中心线之间的距离，确定肺部医学影像中支气管段对应的目标动脉血管段；对支气管段和目标动脉血管段进行检测处理，确定支气管段的检测结果。
[0007]可选地，对支气管段和目标动脉血管段进行检测处理，确定支气管段的检测结果，具体包括：
[0008]按照预设间距，对肺部医学影像中的第二支气管段、第一支气管段对应的目标动脉血管段中至少一者，以及第一支气管段进行截取处理，得到第一图像，第二支气管段为第一支气管段的前一个级别的支气管段；将第一图像和/或第一图像的掩码，输入柱状征象检测模型，以确定第一支气管段的检测结果；其中，柱状征象检测模型基于肺部样本图像和肺部样本图像对应的柱状征象标签训练得到。
[0009]可选地，医学影像的检测方法还包括：
[0010]获取肺部样本图像，肺部样本图像包括多个不同级别的支气管段样本和多个不同级别的支气管段样本对应的和目标动脉血管段样本；在第一支气管段样本的直径大于对应的目标动脉血管段样本的直径，或第一支气管段样本的直径与第二支气管段样本的直径之
间的差值大于预设差值的情况下，生成第一支气管段样本的柱状征象标签，柱状征象标签用于标记支气管存在柱状征象；对标记有柱状征象标签的第二支气管段样本、第一支气管段样本对应的目标动脉血管段样本中至少一者，以及第一支气管段样本进行截取处理，得到第二图像；根据第二图像和/或第二图像的掩码，训练神经网络模型，得到柱状征象检测模型。
[0011]可选地，根据支气管段的中心线与动脉血管的中心线之间的距离，确定肺部医学影像中支气管段对应的目标动脉血管段，具体包括：
[0012]确定支气管段的中心线上的第一采样点；分别计算第一采样点与动脉血管的中心线上多个第二采样点之间的距离；将最小的距离对应的第二采样点，确定为第一采样点对应的伴随点；按照支气管段的起点坐标和终点坐标，确定支气管段对应的至少一个动脉血管段；根据伴随点的位置，从至少一个动脉血管段选取目标动脉血管段。
[0013]可选地，提取肺部医学影像中的动脉血管和支气管，具体包括：
[0014]将肺部医学影像输入动脉血管分割模型，得到肺部医学影像中的动脉血管；将肺部医学影像输入支气管分割模型，得到肺部医学影像中的支气管；其中，动脉血管分割模型基于肺部样本图像及其对应的动脉血管分割标签训练得到，肺部分割模型基于肺部样本图像及其对应的肺部分割标签训练得到。
[0015]可选地，医学影像的检测方法还包括：
[0016]在检测结果为存在柱状征象的情况下，将肺部医学影像中存在柱状征象的支气管段进行差异显示。
[0017]可选地，医学影像的检测方法还包括：
[0018]在检测结果为存在柱状征象的情况下，关联存储存在柱状征象的支气管段的中心点和内径。
[0019]可选地，获取肺部医学影像，具体包括：
[0020]获取待检测医学影像；对待检测医学影像进行预处理；对预处理后的待检测医学影像进行肺部分割处理，得到肺部医学影像；其中，预处理包括以下至少之一：降噪处理、归一化处理、尺寸校正处理、CT值截断处理、重采样处理。
[0021]根据本申请的另一方面，提供了一种医学影像的检测装置，装置包括：
[0022]获取模块，用于获取肺部医学影像；提取模块，用于提取肺部医学影像中的动脉血管和支气管，支气管包括多个不同级别的支气管段；确定模块，用于根据支气管段的中心线与动脉血管的中心线之间的距离，确定肺部医学影像中支气管段对应的目标动脉血管段；检测模块，用于对支气管段和目标动脉血管段进行检测处理，确定支气管段的检测结果。
[0023]可选地，医学影像的检测装置还包括：截取模块，按照预设间距，对肺部医学影像中的第二支气管段、第一支气管段对应的目标动脉血管段中至少一者，以及第一支气管段进行截取处理，得到第一图像，第二支气管段为第一支气管段的前一个级别的支气管段；检测模块具体用于，将第一图像和/或第一图像的掩码，输入柱状征象检测模型，以确定第一支气管段的检测结果；其中，柱状征象检测模型基于肺部样本图像和肺部样本图像对应的柱状征象标签训练得到。
[0024]可选地，获取模块，还用于获取肺部样本图像，肺部样本图像包括多个不同级别的支气管段样本和多个不同级别的支气管段样本对应的和目标动脉血管段样本；医学影像的
检测装置还包括：标记模块，用于在第一支气管段样本的直径大于对应的目标动脉血管段样本的直径，或第一支气管段样本的直径与第二支气管段样本的直径之间的差值大于预设差值的情况下，生成第一支气管段样本的柱状征象标签，柱状征象标签用于标记支气管存在柱状征象；截取模块，还用于对标记有柱状征象标签的第二支气管段样本、第一支气管段样本对应的目标动脉血管段样本中至少一者，以及第一支气管段样本进行截取处理，得到第二图像；医学影像的检测装置还包括：训练模块，用于根据第二图像和/或第二图像的掩码，训练神经网络模型，得到柱状征象检测模型。
[0025]可选地，确定模块，具体用于确定支气管段的中心线上的第一采样点；分别计算第一采样点与动脉血管的中心线上多个第二采样点之间的距离；确定模块，具体用于将最小的距离对应的第二采样点，确定为第一采样点对应的伴随点；按照支气管段的起点坐标和终点坐标，确定支气管段对应的至少一个动脉血管段；根据伴随点的位置，从至少一个动脉血管段选取目标动脉血管段本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种医学影像的检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取肺部医学影像；提取所述肺部医学影像中的动脉血管和支气管，所述支气管包括多个不同级别的支气管段；根据所述支气管段的中心线与所述动脉血管的中心线之间的距离，确定所述肺部医学影像中所述支气管段对应的目标动脉血管段；对所述支气管段和所述目标动脉血管段进行检测处理，确定所述支气管段的检测结果。2.根据权利要求1所述的医学影像的检测方法，其特征在于，所述对所述支气管段和所述目标动脉血管段进行检测处理，确定所述支气管段的检测结果，具体包括：按照预设间距，对所述肺部医学影像中第二支气管段、第一支气管段对应的所述目标动脉血管段中至少一者，以及所述第一支气管段进行截取处理，得到第一图像，所述第二支气管段为所述第一支气管段的前一个级别的支气管段；将所述第一图像和/或所述第一图像的掩码，输入柱状征象检测模型，以确定所述第一支气管段的所述检测结果；其中，所述柱状征象检测模型基于肺部样本图像和所述肺部样本图像对应的柱状征象标签训练得到。3.根据权利要求2所述的医学影像的检测方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述肺部样本图像，所述肺部样本图像包括多个不同级别的支气管段样本和所述多个不同级别的支气管段样本对应的和目标动脉血管段样本；在第一支气管段样本的直径大于对应的所述目标动脉血管段样本的直径，或第一支气管段样本的直径与第二支气管段样本的直径之间的差值大于预设差值的情况下，生成所述第一支气管段样本的柱状征象标签，所述柱状征象标签用于标记支气管存在柱状征象；对标记有所述柱状征象标签的第二支气管段样本、所述第一支气管段样本对应的所述目标动脉血管段样本中至少一者，以及所述第一支气管段样本进行截取处理，得到第二图像；根据所述第二图像和/或所述第二图像的掩码，训练神经网络模型，得到所述柱状征象检测模型。4.根据权利要求1所述的医学影像的检测方法，其特征在于，所述根据所述支气管段的中心线与所述动脉血管的中心线之间的距离，确定所述肺部医学影像中所述支气管段对应的目标动脉血管段，具体包括：确定所述支气管段的中心线上的第一采样点；分别计算第一采样点与所述动脉血管的中心线上多个第二采样点之间的距离；将最小的所述距离对应的第二采样点，确定为所...
【专利技术属性】
技术研发人员：鞠光亮，刘月，
申请(专利权)人：沈阳先进医疗设备技术孵化中心有限公司，
类型：发明
国别省市：
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