心脏冠脉血管命名模型的训练方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本公开提供了一种心脏冠脉血管命名模型的训练方法、装置及电子设备，包括：获取第一样本图像的血管中线点的三维坐标集合；基于所述三维坐标集合，确认第一样本图像的每一个血管中线点的分叉属性、所属血管段的编号、血管走形以及在心脏中的相对位置中至少之一；将第一样本图像的每一个血管中线点的上述特征输入至所述模型包括的特征融合模块中，确定特征融合模块的输出为每一个血管中线点对应的辅助特征；将三维坐标集合，和每一个血管中线点对应的辅助特征输入至所述模型包括的分类模块中，获得第一样本图像中每一个血管中线点对应的血管段的预测名称；基于第一样本图像包括的血管段的标注名称和血管段的预测名称，调整所述模型的参数。述模型的参数。述模型的参数。

【技术实现步骤摘要】
心脏冠脉血管命名模型的训练方法、装置及电子设备


[0001]本公开涉及图像处理
，尤其涉及一种心脏冠脉血管命名方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]准确的心脏冠脉血管命名对于后续的冠脉疾病分析和诊断具有重要意义。当前的技术主要分为两种，一种是基于人工设计规则的方法，通过在人工设定的空间中设置已知类型血管的特征区域数据，使用未知类型的测试血管数据与空间进行关联，与已知的数据特征进行比对，从而得到测试血管的类别；另一种是基于深度学习的训练方法，使用了卷积神经网络提取的血管特征和点云提取的中线点特征，并结合了神经随机语法模型，通过深度学习模型输出了血管的类别，然而精准性和合理性较低。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种心脏冠脉血管命名模型的训练方法、装置及电子设备。
[0004]根据本公开的第一方面，提供了一种心脏冠脉血管命名模型的训练方法，包括：
[0005]获取心脏冠脉血管图像训练集的第一样本图像的血管中线点的三维坐标集合；
[0006]基于所述第一样本图像的血管中线点的三维坐标集合，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.心脏冠脉血管命名模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取心脏冠脉血管图像训练集的第一样本图像的血管中线点的三维坐标集合；基于所述第一样本图像的血管中线点的三维坐标集合，确认所述第一样本图像的每一个血管中线点的分叉属性、所属血管段的编号、血管走形以及在心脏中的相对位置中至少之一；将第一样本图像的每一个血管中线点的分叉属性、所属血管的编号、血管走形以及在心脏中的相对位置中至少之一输入至心脏冠脉血管命名模型包括的特征融合模块中，确定所述特征融合模块的输出为每一个血管中线点对应的辅助特征；将所述第一样本图像的血管中线点的三维坐标集合，和所述每一个血管中线点对应的辅助特征输入至所述心脏冠脉血管命名模型包括的分类模块中，获得所述第一样本图像中每一个血管中线点对应的血管段的预测名称；基于所述第一样本图像包括的血管段的标注名称和所述血管段的预测名称，调整所述心脏冠脉血管命名模型的参数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取心脏冠脉血管图像训练集的第一样本图像的血管中线点的三维坐标集合，包括：对所述第一样本图像进行血管分割，获得血管分割结果；将所述血管分割结果中各血管的宽度腐蚀为一个像素；确定所述各血管对应的至少一个像素为所述第一样本图像的血管中线点；确认所述至少一个像素对应的三维坐标集合，为所述第一样本图像的血管中线点的三维坐标集合。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一样本图像的血管中线点的三维坐标集合，确认所述第一样本图像的每一个血管中线点的分叉属性、所属血管段的编号、血管走形以及在心脏中的相对位置中至少之一，包括：将所述第一样本图像的血管中线点的三维坐标集合映射为树结构；确认所述树结构中，包括至少两个子节点的节点为分叉点，所述分叉点对应的血管中线点的分叉属性为分叉；或者，确认所述树结构中，包括至多一个子节点的节点为非分叉点，所述非分叉点对应的血管中线点的分差属性为非分叉。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一样本图像的血管中线点的三维坐标集合，确认所述第一样本图像的每一个血管中线点的分叉属性、所属血管段的编号、血管走形以及在心脏中的相对位置中至少之一，包括：确认分叉属性为分叉，且相邻的两个血管中线点之间的至少一个血管中线点属于同一血管段；确认所述第一样本图像的每一个血管中线点所属的血管段的编号。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第一样本图像的血管中线点的三维坐标集合映射为树结构之后，所述方法还包括：对所述树结构进行平滑处理。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一样本图像的血管中线点的三维坐标集合，确认所述第一样本图像的每一个血管中线点的分叉属性、所属血管段的
编号、血管走形以及在心脏中的相对位置中至少之一，包括：确定经过平滑处理后的所述树结构中，每一个节点的切线方向，为与所述每一个节点对应的血管中线点的血管走形。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一样本图像的血管中线点的三维坐标集合，确认所述第一样本图像的每一个血管中线点的分叉属性、所属血管段的编号、血管走形以及在心脏中的相对位置中至少之一，包括：确定所述第一样本图像的每一个血管中线点与所述第一样本图像中左心房表面之间的最小距离，以及所述每一个血管中线点相对于所述最小距离对应的左心房表面的第一标识点的方向；确定所述第一样本图像的每一个血管中线点与所述第一样本图像中左心室表面之间的最小距离，以及所述每一个血管中线点相对于所述最小距离对应的左心室表面的第二标识点的方向；确定所述第一样本图像的每一个血管中线点与所述第一样本图像中右心房表面之间的最小距离，以及所述每一个血管中线点相对于所述最小距离对应的右心房表面的第三标识点的方向；确定所述第一样本图像的每一个血管中线点与所述第一样本图像中右心室表面之间的最小距离，以及所述每一个血管中线点相对于所述最小距离对应的右心室表面的第四标识点的方向。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将第一样本图像的每一个血管中线点的分叉属性、所属血管的编号、血管走形以及在心脏中的相对位置中至少之一输入至心脏冠脉血管命名模型包括的特征融合模块中，确定所述特征融合模块的输出为每一个血管中线点对应的辅助特征，包括：将所述第一样本图像的每一个血管中线点的分叉属性、所属血管的编号、血管走形以及在...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宇航，丁佳，吕晨翀，
申请(专利权)人：北京医准智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：