【技术实现步骤摘要】
一种对医学图像进行血管分割的方法、装置及介质
[0001]本申请是申请号为202111487795.X、申请日为2021年12月8日、专利技术名称为“一种对医学图像进行血管分割的方法、装置及介质”的中国专利技术专利申请的分案申请。
[0002]本专利技术涉及医学图像处理的
，具体涉及一种对医学图像进行血管分割的方法、装置。
技术介绍
[0003]随着医学图像设备的发展，医生可以利用医学图像进行疾病筛查与诊断、手术规划和预后评估等，例如，利用计算机断层扫描血管造影(Computed Tomography Angiography,CTA)或磁共振血管造影(Magnetic Resonance Angiography,MRA)可对全身各部位的血管、血管变异、血管病变进行成像。医学血管图像分析在临床领域发挥着重要的作用，而血管图像分割在血管图像分析中是及其重要的一环。早期的血管分割方法主要是针对血管造影图像进行特征选择和图像分析，得到血管分割结果，但易受到血管周围干扰因素影响，比如，骨骼、斑块、支架等。目前的血管分割方...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种对医学图像进行血管分割的方法，其特征在于，包括：获取要进行血管分割的包含数个区域的医学图像，各个区域的血管在结构属性上不同；利用处理器，将所述医学图像按照区域划分为各个区域的子医学图像；基于各个区域的子医学图像，利用所述处理器，使用各个区域的对应血管分割模型确定对应的血管分割结果；利用所述处理器，对各个区域的子医学图像的血管分割结果进行融合，来得到所述医学图像的血管分割结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述血管的结构属性包括形态和尺寸中的至少一种。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述医学图像为3D医学图像，将所述医学图像按照部位划分为各个部位的子医学图像具体包括：基于所述3D医学图像，利用片层分类模型，识别出所述3D医学图像中作为相邻部位交界处的关键片层；利用识别出的关键片层，实现按照部位的子医学图像的划分。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述片层分类模型利用二维学习网络实现，利用具有对应部位的片层的分类信息的训练样本训练。5.根据权利要求1
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4中任何一项所述的方法，其特征在于，在利用所述处理器对所述医学图像或所述子医学图像进行各种处理之前，对所述医学图像或所述子医学图像进行标准化处理。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述标准化处理包括对所述医学图像或所述子医学图像进行重采样，得到具有对应体素间隔的医学图像或子医学图像，对重采样后的医学图像或子医学图像以设定的窗宽窗位裁剪医学图像的灰度值和归一化处理。7.根据权利要求1
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4中任何一项所述的方法，其特征在于，各个血管分割模型利用具有对应部位的血管的分类信息的训练样本分别训练。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，对应部位的血管的分类信息包括多个标签。9.根据权利要求1
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4中任何一项所述的方法，其特征在于，基于各个部位的子医学图像，利用所述处理器，使用各个部位的对应血管分割模型，确定各个部位的子医学图像的血管分割结果具体包括：对各个部位的子医学图像进行粗分割，以得到包含待分割的血管的目标区域的第一图像块；基于所述目标区域的第一图像块，利用第一血管分割模型确定第一血管分割结果，作为各个部位的子医学图像的血管分割结果。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，还包括，对于各个部位中的至少一个部位：对所确定的第一血管分割结果进行中心线提取，截取所提取的中心线的端部处的第二图像块；基于所述端部处的第二图像块，利用第二血管分割模型确定所述端部处的第二血管分割结果；
对所述第一血管分割结果和所述第二血管分割结果进行融合，以得到所述至少一个部位的子医学图像的血管分割结果。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述至少一个部位为所述数个部位中的每个部位，或者为所述数个部位中医生预设的关注部位。12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，还包括，从所述数个部位中，选择与相邻部位交接处的血管的分割结果容易发生断裂的部位，作为所述至少一个部位。13.根据权利要求10所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁绍锋，黄晓萌，郑桐，李育威，曹坤琳，宋麒，
申请(专利权)人：深圳科亚医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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