本公开涉及一种识别主动脉夹层图像的方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：获取主动脉CTA图像，并从所述CTA图像中提取主动脉3D血管图像；根据所述主动脉3D血管图像构建待识别图层集序列，每一所述待识别图层集中的待识别图层为2D图像；将所述待识别图层集输入训练完成的主动脉夹层识别模型，得到表征所述待识别图层集中是否存在主动脉夹层的识别结果；根据所述待识别图层集序列中各所述待识别图层集对应的所述识别结果，确定所述CTA图像是否为主动脉夹层图像。采用本公开这种方式，可以快速并准确地判断主动脉CTA图像是否为主动脉夹层图像。动脉夹层图像。动脉夹层图像。
【技术实现步骤摘要】
识别主动脉夹层图像的方法、装置、存储介质及电子设备
[0001]本公开涉及图像处理
，具体地，涉及一种识别主动脉夹层图像的方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
[0002]主动脉夹层(Aortic Dissection)是指主动脉腔内的血液从主动脉内膜撕裂处进入主动脉中膜，使内膜和中膜分离，且血液沿主动脉长轴方向扩展形成主动脉壁的真假两腔分离状态。其中，真腔假腔之间的隔膜称为夹层膜。主动脉夹层一旦发生破裂会导致大出血，属于临床危急重症，死亡率非常高。
[0003]相关技术中，由于医生工作负荷较大，并且医生通常按照各个病人的挂号顺序依次进行会诊，所以在病人进行影像检查后，最快需要花费1至2小时才能得到其影像分析结果。这种等待人工并由人工分析影像的方式耗时较长，并不利于主动脉夹层患者及时接受治疗。
技术实现思路
[0004]本公开的目的是提供一种识别主动脉夹层图像的方法、装置、存储介质及电子设备，以快速并准确地识别出主动脉夹层图像，从而解决相关技术中存在的问题。
[0005]为了实现上述目的，本公开实施例的第一部分提供一种识别主动脉夹层图像的方法，所述方法包括：
[0006]获取主动脉CTA图像，并从所述CTA图像中提取主动脉3D血管图像；
[0007]根据所述主动脉3D血管图像构建待识别图层集序列，每一所述待识别图层集中的待识别图层为2D图像；
[0008]将所述待识别图层集输入训练完成的主动脉夹层识别模型，得到表征所述待识别图层集中是否存在主动脉夹层的识别结果；
[0009]根据所述待识别图层集序列中各所述待识别图层集对应的所述识别结果，确定所述CTA图像是否为主动脉夹层图像。
[0010]可选地，所述主动脉3D血管图像包括多个图层，所述根据所述主动脉3D血管图像构建待识别图层集序列，包括：
[0011]针对所述主动脉3D血管图像中的除了首尾图层之外的每一目标图层，根据所述目标图层和辅助图层构建对应的所述待识别图层集，所述目标图层的辅助图层包括所述主动脉3D血管图像中的与所述目标图层相邻的两个图层；
[0012]根据各所述目标图层在所述主动脉3D血管图像中的图层顺序，确定各所述待识别图层集的顺序，以得到所述待识别图层集序列。
[0013]可选地，所述将所述待识别图层集输入训练完成的主动脉夹层识别模型，得到表征所述待识别图层集中是否存在主动脉夹层的识别结果，包括：
[0014]将所述待识别图层集输入所述主动脉夹层识别模型，得到表征所述待识别图层集
中的所述目标图层是否存在主动脉夹层的所述识别结果。
[0015]可选地，所述根据所述待识别图层集序列中各所述待识别图层集对应的所述识别结果，确定所述CTA图像是否为主动脉夹层图像，包括：
[0016]针对各所述待识别图层集，在所述待识别图层集的所述识别结果表征所述待识别图层集中存在主动脉夹层的情况下，将所述待识别图层集确定为目标待识别图层集；
[0017]确定所述待识别图层集序列中连续的所述目标待识别图层集的数量；
[0018]在所述数量超过预设数量阈值的情况下，确定所述CTA图像为所述主动脉夹层图像。
[0019]可选地，所述根据所述待识别图层集序列中各所述待识别图层集对应的所述识别结果，确定所述CTA图像是否为主动脉夹层图像，包括：
[0020]针对各所述待识别图层集，在所述待识别图层集的所述识别结果表征所述待识别图层集中存在主动脉夹层的情况下，将所述待识别图层集确定为目标待识别图层集；
[0021]确定所述待识别图层集序列中连续的所述目标待识别图层集的数量；
[0022]根据所述数量、图层间距计算主动脉夹层轴向长度；
[0023]在所述轴向长度大于预设轴向长度阈值的情况下，确定所述CTA图像为所述主动脉夹层图像。
[0024]可选地，所述从所述CTA图像中提取主动脉3D血管图像，包括：
[0025]从所述CTA图像中提取骨架图像，并确定所述骨架图像的中心轴；
[0026]从所述CTA图像中切割出以所述中心轴为轴心、预设X轴轴向长度、以及预设Y轴轴向长度的立方体图像；
[0027]从所述立方体图像中提取所述主动脉3D血管图像。
[0028]可选地，所述从所述CTA图像中提取骨架图像，包括：
[0029]根据骨骼灰度阈值对所述CTA图像进行图像阈值分割，得到对应的骨骼区域图像，所述骨骼区域图像中每一体素的灰度值大于所述骨骼灰度阈值；
[0030]对所述骨骼区域图像的二值图像进行连通组件分析，得到所述骨骼区域图像的至少一个连通组件；
[0031]将所述骨骼区域图像的至少一个连通组件中的体素数量最多的连通组件作为骨骼组件，并将所述骨骼组件对应的图像作为所述骨架图像。
[0032]本公开实施例的第二部分提供一种识别主动脉夹层图像的装置，所述装置包括：
[0033]获取模块，用于获取主动脉CTA图像，并从所述CTA图像中提取主动脉3D血管图像；
[0034]构建模块，用于根据所述主动脉3D血管图像构建待识别图层集序列，每一所述待识别图层集中的待识别图层为2D图像；
[0035]输入模块，用于将所述待识别图层集输入训练完成的主动脉夹层识别模型，得到表征所述待识别图层集中是否存在主动脉夹层的识别结果；
[0036]执行模块，用于根据所述待识别图层集序列中各所述待识别图层集对应的所述识别结果，确定所述CTA图像是否为主动脉夹层图像。
[0037]可选地，所述主动脉3D血管图像包括多个图层，所述构建模块包括：
[0038]构建子模块，用于针对所述主动脉3D血管图像中的除了首尾图层之外的每一目标图层，根据所述目标图层和辅助图层构建对应的所述待识别图层集，所述目标图层的辅助
图层包括所述主动脉3D血管图像中的与所述目标图层相邻的两个图层；
[0039]执行子模块，用于根据各所述目标图层在所述主动脉3D血管图像中的图层顺序，确定各所述待识别图层集的顺序，以得到所述待识别图层集序列。
[0040]可选地，所述输入模块，具体用于将所述待识别图层集输入所述主动脉夹层识别模型，得到表征所述待识别图层集中的所述目标图层是否存在主动脉夹层的所述识别结果。
[0041]可选地，所述执行模块包括：
[0042]第一确定子模块，用于针对各所述待识别图层集，在所述待识别图层集的所述识别结果表征所述待识别图层集中存在主动脉夹层的情况下，将所述待识别图层集确定为目标待识别图层集；
[0043]第二确定子模块，用于确定所述待识别图层集序列中连续的所述目标待识别图层集的数量；
[0044]第三确定子模块，用于在所述数量超过预设数量阈值的情况下，确定所述CTA图像为所述主动脉夹层图像。
[0045]可选地，所述执行模块包括：
[0046]第四确定子模块，用于针对各所述待识别图本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种识别主动脉夹层图像的方法，其特征在于，所述方法包括：获取主动脉CTA图像，并从所述CTA图像中提取主动脉3D血管图像；根据所述主动脉3D血管图像构建待识别图层集序列，每一所述待识别图层集中的待识别图层为2D图像；将所述待识别图层集输入训练完成的主动脉夹层识别模型，得到表征所述待识别图层集中是否存在主动脉夹层的识别结果；根据所述待识别图层集序列中各所述待识别图层集对应的所述识别结果，确定所述CTA图像是否为主动脉夹层图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述主动脉3D血管图像包括多个图层，所述根据所述主动脉3D血管图像构建待识别图层集序列，包括：针对所述主动脉3D血管图像中的除了首尾图层之外的每一目标图层，根据所述目标图层和辅助图层构建对应的所述待识别图层集，所述目标图层的辅助图层包括所述主动脉3D血管图像中的与所述目标图层相邻的两个图层；根据各所述目标图层在所述主动脉3D血管图像中的图层顺序，确定各所述待识别图层集的顺序，以得到所述待识别图层集序列。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述待识别图层集输入训练完成的主动脉夹层识别模型，得到表征所述待识别图层集中是否存在主动脉夹层的识别结果，包括：将所述待识别图层集输入所述主动脉夹层识别模型，得到表征所述待识别图层集中的所述目标图层是否存在主动脉夹层的所述识别结果。4.根据权利要求1
‑
3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述待识别图层集序列中各所述待识别图层集对应的所述识别结果，确定所述CTA图像是否为主动脉夹层图像，包括：针对各所述待识别图层集，在所述待识别图层集的所述识别结果表征所述待识别图层集中存在主动脉夹层的情况下，将所述待识别图层集确定为目标待识别图层集；确定所述待识别图层集序列中连续的所述目标待识别图层集的数量；在所述数量超过预设数量阈值的情况下，确定所述CTA图像为所述主动脉夹层图像。5.根据权利要求1
‑
3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述待识别图层集序列中各所述待识别图层集对应的所述识别结果，确定所述CTA图像是否为主动脉夹层图像，包括：针对各所述待识别图层集，在所述待识别图层...
【专利技术属性】
技术研发人员：平安，彭成宝，
申请(专利权)人：沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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