对医学图像进行对象分析的方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本公开涉及一种对医学图像进行对象分析的方法、装置和存储介质，所述方法可以包括如下步骤。可以获取包含对象的3D医学图像。可以为对象的各个种类设置对应的窗宽窗位，基于各个窗宽窗位分别对各个子图像序列调窗，以得到各个通道的子图像序列。可以基于各个通道的子图像序列，利用各个部位对应的子对象分析模型进行分析，得到子对象分析结果。该方法和装置根据对象病变类别设置多种窗宽窗位，子图像序列根据设置的窗宽窗位调窗后得到多通道图像，以多通道图像替代单通道图像作为子对象分析模型的输入，此方法可以提升子对象分析模型对不同类别病变的识别率，有效解决不同血管病变类别对应的CT值差异的问题。类别对应的CT值差异的问题。类别对应的CT值差异的问题。

【技术实现步骤摘要】
对医学图像进行对象分析的方法、装置和存储介质
[0001]本申请是申请号为202111652073.5、申请日为2021年12月31日、专利技术名称为“对医学图像进行对象分析的方法、装置和存储介质”的中国专利技术专利申请的分案申请。


[0002]本公开涉及医学图像领域，更具体地，涉及一种对医学图像进行对象分析的方法、装置和存储介质。

技术介绍

[0003]血管疾病一直是威胁人类健康的重要问题，相当比例的血管疾病起因在于血管壁上的斑块病变累积造成血管狭窄、血管壁上的异常膨出造成动脉瘤等，然而现有技术对血管病变的检测和识别存在一定不足。
[0004]以头颈动脉斑块为例，头颈动脉疾病通常指因动脉壁粥样硬化斑块累积导致的动脉狭窄或阻塞。颅内动脉狭窄和阻塞的患者，其脑部供血受限，极易导致患者出现缺血性脑卒中。如果斑块破裂极易堵塞、损伤血管，导致患者出现急性脑卒中。根据动脉粥样硬化斑块的组成，斑块可进一步分为钙化斑块、非钙化斑块、混合斑块，其中混合斑块兼具钙化、非钙化斑块成分。非钙化、混合斑块易发生破裂。
[0005]计算机断层扫描本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对医学图像进行对象分析的方法，其特征在于，包括：获取包含对象的3D医学图像；利用处理器，将所述3D医学图像按照部位划分为各个部位的子图像序列；为对象的各个种类设置对应的窗宽窗位，基于各个窗宽窗位分别对各个子图像序列调窗，以得到各个通道的子图像序列；基于各个通道的子图像序列，参考各个部位的先验信息，利用各个部位对应的子对象分析模型进行分析，得到子对象分析结果；利用所述处理器，对各个子对象分析结果进行融合，来得到所述3D医学图像的对象分析结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述3D医学图像按照部位划分为各个部位的子图像序列具体包括：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，实现按照部位的子图像的划分。3.根据权利要求2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。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对象为血管、消化道、乳腺管、呼吸道中的至少一种或其中的病变。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对象为血管病变。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述血管病变为钙化斑块、非钙化斑块、混合斑块、动脉瘤和支架影像中的至少一种。7.根据权利要求1
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6中的任何一项所述的方法，其特征在于，基于各个通道的子图像序列，利用各个部位对应的子对象分析模型进行分析，得到子对象分析结果具体包括：基于各个通道的子图像序列，参考各个部位的先验信息及其骨架化后的对象分割结果，利用各个部位对应的子对象分析模型进行分析，来得到子对象分析结果。8.根据权利要求1
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6中的任何一种所述的方法，其特征在于，还包括：基于各个部位的先验信息及其骨架化后的对象分割结果，为各个子对象分析模型调节模型参数。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，基于各个部位的先验信息及其骨架化后的对象分割结果，为各个子对象分析模型调节模型参数具体包括：基于各个部位的先验信息确定滑窗块的...

【专利技术属性】
技术研发人员：蓝重洲，袁绍锋，黄晓萌，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：