基于医学影像的血流储备分数测量方法和装置制造方法及图纸

本申请涉及一种基于医学影像的血流储备分数测量方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取冠脉区域的医学影像图像，对所述医学影像图像进行识别，获取心肌病变区域；基于所述医学影像图像中各冠脉血管的空间几何关系，在所述心肌病变区域中识别出各冠脉血管对应的病变区域；基于所述各冠脉血管对应的病变区域，获取各冠脉血管的血流储备分数。采用本方法能够避免介入手术对患者身体造成的损伤，并提高对血流储备分数的获取精度。获取精度。获取精度。

【技术实现步骤摘要】
基于医学影像的血流储备分数测量方法和装置


[0001]本申请涉及医学检验
，特别是涉及一种基于医学影像的血流储备分数测量方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]血流储备分数(Fractional Flow Reserve，FFR)，是在冠状动脉存在狭窄病变的情况下，该冠脉血管所供心肌区域能获得的最大血流与同一区域理论上正常情况下所能获得的最大血流之比，即心肌最大充血状态下的狭窄远端冠状动脉内平均压(Pd)与冠状动脉口部主动脉平均压(Pa)的比值。FFR是诊断冠心病和指导PCI的金标准。
[0003]目前，无创CTFFR技术普遍假设患者微循环正常。但是，对于微循环障碍的患者，微血管阻力偏大，对心外膜血管有影响。目前的无创测量方式均不考虑微循环阻力，测量得到的FFR值在理论上与真实情况有偏差，使得测量得到的血流储备分数不够准确。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高测量精度的基于医学影像的血流储备分数测量方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于医学影像的血流储备分数测量方法，其特征在于，所述方法包括：获取冠脉区域的医学影像图像，对所述医学影像图像进行识别，获取心肌病变区域；基于所述医学影像图像中各冠脉血管的空间几何关系，在所述心肌病变区域中识别出各冠脉血管对应的病变区域；基于所述各冠脉血管对应的病变区域，获取各冠脉血管的血流储备分数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述医学影像图像进行识别，获取心肌病变区域包括：基于预设的医学影像处理方法，对所述医学影像图像进行处理，获取心肌病变区域；所述预设的医学影像处理方法包括阈值法、滤波法和人工智能处理法中的至少一种；或基于所述医学影像图像获取对应的纹理特征，基于所述纹理特征获取心肌病变区域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述医学影像图像获取对应的纹理特征，基于所述纹理特征获取心肌病变区域包括：对所述医学影像图像进行图像纹理识别和纹理分析，获取所述医学影像图像中的待检测纹理特征；将所述待检测纹理特征输入预训练的心肌病变区域识别模型，生成所述纹理特征对应的心肌病变区域；其中，所述心肌病变区域识别模型是基于样本纹理特征和所述样本纹理特征对应的样本病变区域训练生成的。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述医学影像图像中各冠脉血管的空间几何关系，在所述心肌病变区域中识别出各冠脉血管对应的病变区域包括：为各冠脉血管分别预设一个加权参数；所述加权参数是基于各冠脉血管的等级、长度、直径和体积中的至少一种因素生成的；获取各心肌点到各冠脉血管之间的距离，将各心肌点到各冠脉血管之间的距离乘以所述冠脉血管的加权参数；获取各心肌点到各冠脉血管之间的加权距离，将距离各心肌点的加权距离最短的冠脉血管作为各心肌点对应的冠脉血管；基于各心肌点对应的冠脉血管，获取各冠...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨帆，马骏，兰宏志，郑凌霄，
申请(专利权)人：深圳睿心智能医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：