图像处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，其中，方法包括：获取心脏计算机断层扫描血管造影CCTA图像；根据CCTA图像确定冠状动脉血管的血管内腔图像；对冠状动脉血管的血管内腔图像进行边缘提取，得到冠状动脉血管的血管内腔的外轮廓图像；根据CCTA图像确定冠状动脉血管的特征图像，特征图像用于指示冠状动脉血管的血管外轮廓；基于预设算法对血管内腔的外轮廓图像与特征图像进行处理，得到冠状动脉血管的血管区域图像；对血管区域图像与血管内腔图像进行集合运算，得到冠状动脉血管的血管壁图像。通过采用血管图像增强处理与血管区域图像提取相融合的技术有效提高血管壁提取的效率。管壁提取的效率。管壁提取的效率。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请属于图像处理
，尤其涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]心血管疾病主要是因为冠状动脉血管发生动脉粥样硬化病变而引起血管腔狭窄或阻塞，从而导致的心脏组织发生的缺血性或出血性疾病，其死亡率居各种疾病首位。当前医学研究证明冠状动脉血管粥样硬化斑块负荷及斑块图像组学特征分析对冠心病风险评估具有重要价值。冠状动脉血管粥样硬化斑块存在血管壁中，因此冠状动脉血管壁分割是提取斑块进行分析的基础。而且目前医学界冠心病诊断与风险评估倾向于基于心脏计算机断层扫描血管造影(Cardiac Computed Tomography Angiography,CCTA)图像推断，因此基于CCTA图像的冠状动脉血管壁分割具有重要的临床意义。
[0003]随着深度学习技术的发展，基于深度学习技术的医疗图像分割得到了广泛应用，血管壁分割也多见于基于深度学习技术来实现。但是相关技术中基于深度学习技术对血管壁的提取，需要人工定义血管初始轮廓，以及人工标注大量的血管壁数据，操作复杂本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取心脏计算机断层扫描血管造影CCTA图像；根据所述CCTA图像确定冠状动脉血管的血管内腔图像；对所述冠状动脉血管的血管内腔图像进行边缘提取，得到所述冠状动脉血管的血管内腔的外轮廓图像；根据所述CCTA图像确定所述冠状动脉血管的特征图像，所述特征图像用于指示所述冠状动脉血管的血管外轮廓；基于预设算法对所述血管内腔的外轮廓图像与所述特征图像进行处理，得到冠状动脉血管的血管区域图像；对所述血管区域图像与所述血管内腔图像进行集合运算，得到所述冠状动脉血管的血管壁图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述CCTA图像确定所述冠状动脉血管的特征图像，包括：基于所述CCTA图像进行梯度运算，得到所述CCTA图像对应的梯度幅值图像；对所述梯度幅值图像进行高斯滤波处理，得到滤波后的第一待处理图像；对所述第一待处理图像的对比度进行调整，得到所述冠状动脉血管的特征图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述CCTA图像中包含心脏区域信息，根据所述CCTA图像确定冠状动脉血管的血管内腔图像，包括：从所述CCTA图像中提取出所述心脏区域信息，得到心脏区域图像；根据递归滤波算法，对所述心脏区域图像进行滤波处理，得到所述心脏区域图像对应的第二待处理图像，所述第二待处理图像用于凸显所述心脏区域中的冠状动脉血管的血管区域；根据Frangi滤波增强算法，对所述第二待处理图像进行处理，得到第三待处理图像；根据大津法，对所述第三待处理图像进行分割处理，得到所述冠状动脉血管的管状区域二值图像；根据区域增长算法，对所述冠状动脉血管的管状区域二值图像进行处理，得到所述冠状动脉血管的血管内腔图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据区域增长算法，对所述冠状动脉血管的管状区域二值图像进行处理，包括：获取第一预设参数，所述第一预设参数至少包括：预设相邻核半径、预设缩放因子和预设迭代次数；针对所述管状区域二值图像中，多个血管段区域中的各血管段区域，分别选取至少一个种子点作为所述血管段区域对应的种子点；根据预设相邻核半径，基于所述血管段区域对应的种子点确定血管段区域中的种子点区域；基于所述预设缩放因子和预设迭代次数，对所述血管段区域中的种子点区域进行区域增长处理，得到所述血管段区域对应的增长后区域；根据所述血管段区域对应的增长后区域生成所述血管段区域对应的血管段区域二值图像，得到多个血管段区域对应的多个血管段区域二值图像；
对所述多个血管段区域二值图像求并集，得到所...

【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：