冠脉狭窄率确定系统及存储介质技术方案

本发明专利技术实施例公开了一种冠脉狭窄率确定系统及存储介质，该系统包括处理器，该处理器被配置为执行以下方法：对冠脉图像进行粗分割以得到冠脉的粗分割结果；基于已训练的细分割模型对所述粗分割结果进行细分割以得到冠脉的细分割结果，将所述细分割结果填回所述冠脉图像以得到冠脉分割结果；将所述冠脉图像输入已训练的斑块检测模型以得到斑块预测结果，并将所述斑块预测结果填回所述冠脉图像以得到斑块分割结果；根据所述冠脉图像、所述冠脉分割结果和所述斑块分割结果确定冠脉狭窄率。解决了现有冠脉狭窄率确定方法存在数据处理时间较长的问题。间较长的问题。间较长的问题。

【技术实现步骤摘要】
冠脉狭窄率确定系统及存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及图像处理领域，尤其涉及一种冠脉狭窄率确定系统及存储介质。

技术介绍

[0002]冠心病作为人类健康的重要威胁，已经受到越来越多的关注，冠心病的诊断，非常核心的工作之一是在冠脉CTA的图像上进行冠脉狭窄的诊断，冠脉狭窄的漏诊、误诊、狭窄率的误判等，会给病人带来较大的风险。医生常规判断狭窄率的方法，是在CPR和拉直图像上进行冠脉的观察，从而找到狭窄的位置并判断狭窄程度，而观察狭窄的工作费时费力。
[0003]为了辅助医生进行冠脉狭窄诊断，现有技术通常采用狭窄率确定模型对冠脉图像进行分析确定患者的冠脉狭窄率，该方法虽然可以得到冠脉的狭窄率，但数据运算量较大，对处理器性能要求较高，图像处理时间较长。
[0004]本申请专利技术人在实现申请实施例的过程中发现，现有技术的冠脉狭窄率确定方法至少存在数据处理时间较长的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供了一种冠脉狭窄率确定系统及存储介质，解决了现有技术的冠脉狭窄率确定方法至少存在数据处理时间较长的问题。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种冠脉狭窄率确定系统，包括处理器，该处理器被配置为执行以下方法：
[0007]对冠脉图像进行粗分割以得到冠脉的粗分割结果；
[0008]基于已训练的细分割模型对所述粗分割结果进行细分割以得到冠脉的细分割结果，将所述细分割结果填回所述冠脉图像以得到冠脉分割结果；
[0009]将所述冠脉图像输入已训练的斑块检测模型以得到斑块预测结果，并将所述斑块预测结果填回所述冠脉图像以得到斑块分割结果；
[0010]根据所述冠脉图像、所述冠脉分割结果和所述斑块分割结果确定冠脉狭窄率。
[0011]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行以下步骤：
[0012]对冠脉图像进行粗分割以得到冠脉的粗分割结果；
[0013]基于已训练的细分割模型对所述粗分割结果进行细分割以得到冠脉的细分割结果，将所述细分割结果填回所述冠脉图像以得到冠脉分割结果；
[0014]将所述冠脉图像输入已训练的斑块检测模型以得到斑块预测结果，并将所述斑块预测结果填回所述冠脉图像以得到斑块分割结果；
[0015]根据所述冠脉图像、所述冠脉分割结果和所述斑块分割结果确定冠脉狭窄率。
[0016]本专利技术实施例提供的冠脉狭窄率确定系统的技术方案，对冠脉图像进行粗分割以得到冠脉的粗分割结果；基于已训练的细分割模型对粗分割结果进行细分割以得到冠脉的
细分割结果，将细分割结果填回冠脉图像以得到冠脉分割结果；将冠脉图像输入已训练的斑块检测模型以得到斑块预测结果，并将斑块预测结果填回冠脉图像以得到斑块分割结果；根据冠脉图像、冠脉分割结果和斑块分割结果确定冠脉狭窄率。使用已训练的粗分割模型进行冠脉粗定位，使用已训练的细分割模型进行冠脉细分割，由于粗分割具有稀疏性，因此在粗分割结果的基础上进行冠脉细分割，可以在保证冠脉分割结果准确性的同时，提高冠脉分割效率，从而提高冠脉狭窄率的确定速度。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1是本专利技术实施例一提供的冠脉狭窄率确定方法的流程图；
[0019]图2是本专利技术实施例二提供的冠脉狭窄率确定方法的流程图。
具体实施方式
[0020]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，以下将参照本专利技术实施例中的附图，通过实施方式清楚、完整地描述本专利技术的技术方案，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0021]实施例一
[0022]图1是本专利技术实施例提供的冠脉狭窄率确定方法的流程图。本实施例的技术方案适用于根据冠脉图像确定患者冠脉狭窄率的情况。该方法可以由本专利技术实施例提供的冠脉狭窄率确定系统的处理器来执行。该方法具体包括如下步骤：
[0023]S101、对冠脉图像进行粗分割以得到冠脉的粗分割结果。
[0024]其中，冠脉一般指冠状动脉，是供给心脏血液的动脉。
[0025]其中，冠脉图像可选为CT血管造影(CTA，Computed Tomography angiography)图像。
[0026]获取患者的冠脉图像，将该冠脉图像下采样至预设粗分割分辨率以得到第一图像，并将该第一图像输入已训练的粗分割模型以得到冠脉的粗分割结果；将该粗分割结果上采样至原始分辨率以更新该粗分割结果，其中，该原始分辨率与冠脉图像的分辨率相同。
[0027]粗分割用于定位冠脉图像中的冠脉，对冠脉分割精度要求较低，因此可通过降低已训练的粗分割模型的输入图像的分辨率来提高冠脉定位速度。本实施例中预设粗分割分辨率可根据实际需求进行设置，比如根据处理器性能和期望图像处理是时间进行设置。示例性的，冠脉图像分辨率为1024
×
1024
×
1024，预设粗分割分辨率可设置为192
×
192
×
192，甚至128
×
128
×
128。
[0028]其中，粗分割模型可基于U
‑
Net、机器学习等现有算法进行创建，本实施例在此不作具体限定。
[0029]本实施例中，粗分割结果是一个二值化分割结果。粗分割结果得到后，将其上采样
至原始分辨率以更新粗分割结果，然后对其进行降噪处理以提高其图像质量。其中，降噪方法可选为，计算更新后的粗分割结果中的各个连通域的像素数量，删除像素数量小于预设像素阈值的连通域以再次更新粗分割结果。
[0030]在一个实施例中，对更新后的粗分割结果进行膨胀以再次更新粗分割结果。通过膨胀处理使最终的粗分割结果中不存在冠脉断裂、冠脉不全以及分割边缘没有将冠脉边缘全包围的情况。
[0031]S102、基于已训练的细分割模型对粗分割结果进行细分割以得到冠脉的细分割结果。
[0032]细分割是在粗分割的基础上进行的精细调整。由于粗分割具有稀疏性，因此细分割模型为稀疏模型，比如点云分割模型、图网络、稀疏Attention等。
[0033]将粗分割结果中的每个像素坐标以及该每个像素坐标在冠脉图像中的像素值输入已训练的细分割模型以得到冠脉的细分割结果。可以理解的是，将粗分割结果中的每个像素坐标以及该每个像素坐标在冠脉图像中的像素值作为已训练的细分割模型的输入数据，可以在保证细分割结果坐标准确性的同时，提高细分割结果中每个坐标的像素值的准确性。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种冠脉狭窄率确定系统，其特征在于，包括处理器，该处理器被配置为执行以下方法：对冠脉图像进行粗分割以得到冠脉的粗分割结果；基于已训练的细分割模型对所述粗分割结果进行细分割以得到冠脉的细分割结果，将所述细分割结果填回所述冠脉图像以得到冠脉分割结果；将所述冠脉图像输入已训练的斑块检测模型以得到斑块预测结果，并将所述斑块预测结果填回所述冠脉图像以得到斑块分割结果；根据所述冠脉图像、所述冠脉分割结果和所述斑块分割结果确定冠脉狭窄率。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述对冠脉图像进行粗分割以得到冠脉的粗分割结果，包括：将冠脉图像下采样至预设粗分割分辨率以得到第一图像，并将所述第一图像输入已训练的粗分割模型以得到冠脉的粗分割结果；将所述粗分割结果上采样至原始分辨率以更新所述粗分割结果，其中，所述原始分辨率与所述冠脉图像的分辨率相同。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述将所述粗分割结果上采样至原始分辨率以更新粗分割结果之后，还包括:对更新后的粗分割结果进行膨胀以再次更新粗分割结果。4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述基于已训练的细分割模型对所述粗分割结果进行细分割以得到冠脉的细分割结果，包括：将更新后的所述粗分割结果中的每个像素坐标以及该每个像素坐标在冠脉图像中的像素值输入已训练的细分割模型以得到冠脉的细分割结果。5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述将所述冠脉图像输入已训练的斑块检测模型以得到斑块预测结果，包括：使用所述细分割结果对应的冠脉外接框从所述冠脉图像上扣取冠脉区域图像；将所述冠脉区域图像输入已训练的斑块检测模型以得到斑块预测结果。6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述将所述冠脉区域图像输入已训练的斑块检测模型以得到斑块预测结果，包括：将所述冠脉区域图像下采样至预设斑块分割分辨率以更新所述冠脉区域图像；将更新后的冠脉区域图像输入已训练的斑块检测模型以得到斑块预测结果；将所述斑块预测结果上采样至原始分辨率以更新所述斑块预测结果，所述原始分辨率与所述冠脉图像分辨率相同。7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述细分割模型为稀疏模型。8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述根据所述冠脉图像、所述冠脉分割结果和所述斑块分割结果确定冠脉狭窄率之前，还包括：使用所述细分割结果对所述斑块分割结果进行过滤以更新所述斑块分割结果。9.根据权利要求1
‑
8任一所述的系统，其特征在于，所述根据所述冠脉图像、所述冠脉分割结果和所述斑块分割结果确定冠脉狭窄率，包括：对所述冠脉图像、所述冠脉分割结果以及所述斑块分割结果进行冠脉拉直；确定冠脉拉直后的斑块分割结果中的每个斑块在冠脉拉直后的冠脉分...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹思源，张欢，王瑜，陈宽，
申请(专利权)人：推想医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：