分割模型训练方法、冠脉钙化斑块的分割方法、相关装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种冠脉钙化斑块的分割模型的训练方法及装置、冠脉钙化斑块的分割方法及装置，其中所述训练方法包括：获取目标训练图像，所述目标训练图像为包括心脏区域的非对比增强心电门控钙化积分电子计算机断层扫描CSCT图像；所述心脏区域包括多个冠脉分支；获取针对所述目标训练图像的位置编码图像，所述位置编码图像至少表征所述目标训练图像中各冠脉分支间的相对位置；基于所述目标训练图像和所述位置编码图像，对分割模型进行训练；其中，训练完成的分割模型用于对待分割CSCT图像中的所述多个冠脉分支中的各冠脉分支的钙化斑块区域进行分割。斑块区域进行分割。斑块区域进行分割。

【技术实现步骤摘要】
分割模型训练方法、冠脉钙化斑块的分割方法、相关装置


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种冠脉钙化斑块的分割模型的训练方法及装置、以及冠脉钙化斑块的分割方法及装置。

技术介绍

[0002]在医学领域中，可基于非对比增强心电门控钙化积分电子计算机断层扫描(non
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contrast enhanced ECG
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triggered Calcium Scoring CT，CSCT)图像的分析实现对冠状动脉(冠脉)是否存在钙化斑块以及在存在钙化斑块的情况下钙化斑块所处位置的识别或分割，该方案为一种对冠脉钙化斑块的粗识别。
[0003]在实际应用中，考虑到冠脉包括有左主支(Left Main，简称为LM)、左前降支(Left Anterior Descending Artery，简称为LAD)、左旋支(Left Circumflex Artery，简称为LCX)、右冠状动脉(Right Coronary Artery，简称为RCA)等四支冠脉。各支冠脉上可能存在钙化斑块。
[0004]可见，如何从CSCT图像中实现各支冠脉的钙化斑块的准确识别或分割成为了亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种冠脉钙化斑块的分割模型的训练方法及装置、冠脉钙化斑块的分割方法及装置。
[0006]本专利技术提供了一种冠脉钙化斑块分割模型的训练方法，所述方法包括：
[0007]获取目标训练图像，所述目标训练图像为包括心脏区域的非对比增强心电门控钙化积分电子计算机断层扫描CSCT图像；所述心脏区域包括多个冠脉分支；
[0008]获取针对所述目标训练图像的位置编码图像，所述位置编码图像至少表征所述目标训练图像中各冠脉分支间的相对位置；
[0009]基于所述目标训练图像和所述位置编码图像，对分割模型进行训练；其中，训练完成的分割模型用于对待分割CSCT图像中的所述多个冠脉分支中的各冠脉分支的钙化斑块区域进行分割。
[0010]上述方案中，所述获取针对所述目标训练图像的位置编码图像，包括：
[0011]将所述目标训练图像中的各点进行从图像坐标系到球面坐标系的映射，得到各点在球面坐标系中的坐标；
[0012]基于各点在球面坐标系中的坐标，得到所述位置编码图像。
[0013]上述方案中，所述获取针对所述目标训练图像的位置编码图像，包括：
[0014]将所述目标训练图像中的各点进行从图像坐标系到球面坐标系的映射，得到各点在球面坐标系中的坐标；
[0015]基于预设的编码算法，将各点在球面坐标系中的坐标进行编码；
[0016]基于各点在球面坐标系中的编码结果，得到所述位置编码图像。
[0017]上述方案中，所述目标训练图像为心脏区域的CSCT图像；所述目标训练图像中的各点包括第一目标点和第二目标点；其中所述第一目标点为心脏中心点；
[0018]其中，所述将所述目标训练图像中的各点进行从图像坐标系到球面坐标系的映射，得到各点在球面坐标系中的坐标，包括：
[0019]基于所述目标训练图像中的第一目标点在图像坐标系和球面坐标系的坐标，得到从图像坐标系到球面坐标系的映射关系；
[0020]基于所述映射关系，将所述目标训练图像中的第二目标点进行从图像坐标系到球面坐标系的坐标映射，得到第二目标点在球面坐标系中的坐标；
[0021]基于所述第一目标点和所述第二目标点在球面坐标系中的坐标，得到所述目标训练图像中的各点在球面坐标系中的坐标。
[0022]上述方案中，所述基于所述目标训练图像和所述位置编码图像，对分割模型进行训练，包括：
[0023]所述目标训练图像、所述位置编码图像均为多维度的图像；
[0024]基于所述多维度中的目标维度，对所述目标训练图像和所述位置编码图像进行图像拼接；
[0025]基于拼接的图像，对分割模型进行训练。
[0026]本专利技术提供了一种冠脉钙化斑块的分割方法，所述方法包括：
[0027]获取待分割非对比增强心电门控钙化积分电子计算机断层扫描CSCT图像；所述待分割CSCT图像包括心脏区域；所述心脏区域包括多个冠脉分支；
[0028]将所述待分割CSCT图像输入至分割模型，得到所述分割模型输出的所述待分割CSCT图像中的各冠脉分支的钙化斑块区域；
[0029]其中，所述分割模型为采用目标训练图像和针对目标训练图像的位置编码图像进行训练而得；所述目标训练图像为包括心脏区域的CSCT图像；所述位置编码图像至少表征各冠脉分支间的相对位置。
[0030]上述方案中，所述方法还包括：
[0031]对各冠脉分支的钙化斑块区域进行区域筛选，得到各冠脉分支的目标区域；
[0032]基于各冠脉分支的目标区域，计算各冠脉分支的钙化积分值；以及基于各冠脉分支的钙化积分值，计算总钙化积分值。
[0033]上述方案中，所述方法还包括：
[0034]基于各冠脉分支的钙化斑块区域，计算各冠脉分支的钙化积分值；以及基于各冠脉分支的钙化积分值，计算总钙化积分值。
[0035]本专利技术提供了一种冠脉钙化斑块分割模型的训练装置，所述装置包括：
[0036]第一获取单元，用于获取目标训练图像，所述目标训练图像为包括心脏区域的非对比增强心电门控钙化积分电子计算机断层扫描CSCT图像；所述心脏区域包括多个冠脉分支；
[0037]第二获取单元，用于获取针对所述目标训练图像的位置编码图像，所述位置编码图像至少表征所述目标训练图像中各冠脉分支间的相对位置；
[0038]训练单元，用于基于所述目标训练图像和所述位置编码图像，对分割模型进行训练；其中，训练完成的分割模型用于对待分割CSCT图像中的所述多个冠脉分支中的各冠脉
分支的钙化斑块区域进行分割。
[0039]本专利技术提供了一种冠脉钙化斑块的分割装置，所述装置包括：
[0040]第一获取单元，用于获取待分割非对比增强心电门控钙化积分电子计算机断层扫描CSCT图像；所述待分割CSCT图像包括心脏区域；所述心脏区域包括多个冠脉分支；
[0041]第二获取单元，用于将所述待分割CSCT图像输入至分割模型，得到所述分割模型输出的所述待分割CSCT图像中的各冠脉分支的钙化斑块区域；
[0042]其中，所述分割模型为采用目标训练图像和针对目标训练图像的位置编码图像进行训练而得；所述目标训练图像为包括心脏区域的CSCT图像；所述位置编码图像至少表征各冠脉分支间的相对位置。本专利技术提供了一种冠脉钙化斑块的分割模型的训练方法及装置、冠脉钙化斑块的分割方法及装置，其中所述训练方法包括：获取目标训练图像，所述目标训练图像为包括心脏区域的非对比增强心电门控钙化积分电子计算机断层扫描CSCT图像；所述心脏区域包括多个冠脉分支；获取针对所述目标训练图像的位置编码图像，所述位置编码图像至少表征所述目标训练图像中各冠脉分支本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种冠脉钙化斑块分割模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标训练图像，所述目标训练图像为包括心脏区域的非对比增强心电门控钙化积分电子计算机断层扫描CSCT图像；所述心脏区域包括多个冠脉分支；获取针对所述目标训练图像的位置编码图像，所述位置编码图像至少表征所述目标训练图像中各冠脉分支间的相对位置；基于所述目标训练图像和所述位置编码图像，对分割模型进行训练；其中，训练完成的分割模型用于对待分割CSCT图像中的所述多个冠脉分支中的各冠脉分支的钙化斑块区域进行分割。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取针对所述目标训练图像的位置编码图像，包括：将所述目标训练图像中的各点进行从图像坐标系到球面坐标系的映射，得到各点在球面坐标系中的坐标；基于各点在球面坐标系中的坐标，得到所述位置编码图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取针对所述目标训练图像的位置编码图像，包括：将所述目标训练图像中的各点进行从图像坐标系到球面坐标系的映射，得到各点在球面坐标系中的坐标；基于预设的编码算法，将各点在球面坐标系中的坐标进行编码；基于各点在球面坐标系中的编码结果，得到所述位置编码图像。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述目标训练图像为心脏区域的CSCT图像；所述目标训练图像中的各点包括第一目标点和第二目标点；其中所述第一目标点为心脏中心点；其中，所述将所述目标训练图像中的各点进行从图像坐标系到球面坐标系的映射，得到各点在球面坐标系中的坐标，包括：基于所述目标训练图像中的第一目标点在图像坐标系和球面坐标系的坐标，得到从图像坐标系到球面坐标系的映射关系；基于所述映射关系，将所述目标训练图像中的第二目标点进行从图像坐标系到球面坐标系的坐标映射，得到第二目标点在球面坐标系中的坐标；基于所述第一目标点和所述第二目标点在球面坐标系中的坐标，得到所述目标训练图像中的各点在球面坐标系中的坐标。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标训练图像和所述位置编码图像，对分割模型进行训练，包括：所述目标训练图像、所述位置编码图像均为多维度的图像；基于所述多维度中的目标维度，对所述目标训练图像和所述位置编码图像进行图像拼接；基于拼接的图像，对分割模型进行训练。6.一种冠脉钙化斑块的...

【专利技术属性】
技术研发人员：侯俊杰，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：