一种血管造影图像处理方法和系统技术方案

本说明书实施例提供一种血管造影图像处理方法，包括：从初始血管造影图像中识别一个或以上的待校正图像区域，其中，所述初始血管造影图像为利用第一重建核重建而成的计算机断层血管造影图像；对每个所述待校正图像区域，利用图像重建模型生成所述待校正图像区域对应的第二重建核重建图像，其中，所述图像重建模型为训练好的深度学习模型；以及基于所述初始血管造影图像和每个所述待校正图像区域对应的第二重建核重建图像，生成目标血管造影图像，其中，所述第一重建核为平滑重建核和锐利重建核中的一个，所述第二重建核为所述平滑重建核和所述锐利重建核中的另一个。重建核和所述锐利重建核中的另一个。重建核和所述锐利重建核中的另一个。

【技术实现步骤摘要】
一种血管造影图像处理方法和系统


[0001]本说明书涉及医学图像领域，特别涉及一种血管造影图像处理方法和系统。

技术介绍

[0002]血管疾病可能会导致血管的管腔直径减少，从而引起血流减小，进而导致心脏相应部位出现缺血、缺氧、严重可致坏死。计算机断层血管造影(CTA，CT angiography)由于其无创、操作简单等特点一直是临床检测血管状态的主要手段。血管造影图像的质量会影响后续诊断的准确性。
[0003]因此，需要提供一种血管造影图像处理方法和系统，用于提高血管造影图像的清晰度，更有利于观察与评价血管的状态。

技术实现思路

[0004]本说明书实施例之一提供一种血管造影图像处理方法，所述方法包括：从初始血管造影图像中识别一个或以上的待校正图像区域，其中，所述初始血管造影图像为利用第一重建核重建而成的计算机断层血管造影图像；对每个所述待校正图像区域，利用图像重建模型生成所述待校正图像区域对应的第二重建核重建图像，其中，所述图像重建模型为训练好的深度学习模型；以及基于所述初始血管造影图像和每个所述待校正图像区域对应的第二重建核重建图像，生成目标血管造影图像，其中，所述第一重建核为平滑重建核和锐利重建核中的一个，所述第二重建核为所述平滑重建核和所述锐利重建核中的另一个。
[0005]在一些实施例中，所述方法通过从初始血管造影图像中识别一个或以上的待校正图像区域，即识别出初始血管造影图像中重建效果较差的区域，对每个待校正图像区域，利用图像重建模型生成待校正图像区域对应的第二重建核重建图像，以及基于初始血管造影图像和每个待校正图像区域对应的第二重建核重建图像，对初始血管造影图像中重建效果较差的区域再次进行重建，提高初始血管造影图像中重建效果较差的区域的清晰度，生成目标血管造影图像，使得目标血管造影图像的清晰度大于初始血管造影图像，更方便医生查看和评价血管状态。
[0006]在一些实施例中，所述从初始血管造影图像中识别一个或以上的待校正图像区域，包括：对所述初始血管造影图像进行血管分割，得到血管掩膜图像；基于校正区域确定模型，在所述血管掩膜图像中识别一个或以上的目标血管窗掩膜；以及基于所述一个或以上的目标血管窗掩膜，在所述初始血管造影图像中确定所述一个或以上的待校正图像区域。
[0007]在一些实施例中，通过对初始血管造影图像进行血管分割，得到血管掩膜图像，基于校正区域确定模型，在血管掩膜图像中识别一个或以上的目标血管窗掩膜，并基于一个或以上的目标血管窗掩膜，可以较为快速且准确地在初始血管造影图像中确定一个或以上的待校正图像区域。
[0008]在一些实施例中，所述基于校正区域确定模型，在所述血管掩膜图像中识别一个
或以上的目标血管窗掩膜，包括：对所述血管掩膜图像中的血管中心线上的每个采样点，确定所述采样点对应的血管窗掩膜；对每个所述采样点，确定与所述血管窗掩膜有关的图像特征；基于所述校正区域确定模型和所述图像特征，确定所述采样点对应的血管窗掩膜是否为所述目标血管窗掩膜。
[0009]在一些实施例中，通过对血管掩膜图像中的血管中心线上的每个采样点，确定采样点对应的血管窗掩膜，对每个采样点，确定与血管窗掩膜有关的图像特征，基于校正区域确定模型和所述图像特征，确定采样点对应的血管窗掩膜是否为目标血管窗掩膜，可以较为快速且准确地确定目标血管窗掩膜。
[0010]在一些实施例中，所述基于所述一个或以上的目标血管窗掩膜，在所述初始血管造影图像中确定所述一个或以上的待校正图像区域，包括：基于所述一个或以上的目标血管窗掩膜，确定一个或以上的阳性血管段掩膜；对每个所述阳性血管段掩膜，从所述初始血管造影图像中分割所述阳性血管段掩膜对应的区域作为所述待校正图像区域。
[0011]在一些实施例中，通过基于一个或以上的目标血管窗掩膜，确定一个或以上的阳性血管段掩膜，对每个阳性血管段掩膜，从初始血管造影图像中分割阳性血管段掩膜对应的区域作为待校正图像区域，与将每个阳性血管段掩膜对应的初始血管造影图像中区域作为一个待校正图像区域相比，有效减少待校正图像区域地个数，提高后续生成目标血管造影图像的效率。
[0012]在一些实施例中，所述利用图像重建模型生成所述待校正图像区域对应的第二重建核重建图像，包括：对所述待校正图像区域进行预处理，生成预处理后的待校正图像区域；利用所述图像重建模型处理所述预处理后的待校正图像区域，确定所述待校正图像区域与所述第二重建核重建图像的偏差；以及基于所述偏差和所述待校正图像区域，生成所述第二重建核重建图像。
[0013]在一些实施例中，通过对待校正图像区域进行预处理，生成预处理后的待校正图像区域，利用图像重建模型处理预处理后的待校正图像区域，确定待校正图像区域与第二重建核重建图像的偏差，并基于偏差和待校正图像区域，可以快速生成第二重建核重建图像。进一步的，偏差更容易学习，图像重建模型输出平滑核图像与锐利核图像的偏差，而不直接输出预测的第二重建核重建图像，可以使得图像重建模型的处理速度更快。
[0014]在一些实施例中，所述图像重建模型利用以下过程训练而成：获取至少两个训练样本，每个所述训练样本包括样本第一重建核重建图像和对应的样本第二重建核重建图像；利用所述至少两个训练样本训练初始模型，以生成训练后的模型；基于训练后的模型，确定所述图像重建模型。
[0015]在一些实施例中，所述从初始血管造影图像中识别一个或以上的待校正图像区域，包括：提取所述初始血管造影图像中的血管中心线；根据所述血管中心线生成所述初始血管造影图像对应的血管拉直图像；从所述血管拉直图像中识别所述一个或以上的待校正图像区域。
[0016]在一些实施例中，通过提取初始血管造影图像中的血管中心线，根据血管中心线生成初始血管造影图像对应的血管拉直图像，从血管拉直图像中识别一个或以上的待校正图像区域进行重建，可以使得后续生成的目标血管造影图像可以更加直观，更便于医生查看和评价血管状态。
[0017]在一些实施例中，所述第一重建核为平滑重建核，所述第二重建核为锐利重建核。
[0018]本说明书实施例之一提供一种血管造影图像处理系统，所述系统包括：区域识别模块，用于从初始血管造影图像中识别一个或以上的待校正图像区域，其中，所述初始血管造影图像为利用第一重建核重建而成的计算机断层血管造影图像；图像重建模块，用于对每个所述待校正图像区域，利用图像重建模型生成所述待校正图像区域对应的第二重建核重建图像，其中，所述图像重建模型为训练好的深度学习模型；图像生成模块，用于基于所述初始血管造影图像和每个所述待校正图像区域对应的第二重建核重建图像，生成目标血管造影图像，其中，所述第一重建核为平滑重建核和锐利重建核中的一个，所述第二重建核为所述平滑重建核和所述锐利重建核中的另一个。
[0019]本说明书实施例之一提供一种血管造影图像处理装置，包括处理器，所述处理器用于执行上述的血管造影图像处理方法。
[0020]本说明书实施例之一提供一种计算机可读存储介质，所述存本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种血管造影图像处理方法，其特征在于，包括：从初始血管造影图像中识别一个或以上的待校正图像区域，其中，所述初始血管造影图像为利用第一重建核重建而成的计算机断层血管造影图像；对每个所述待校正图像区域，利用图像重建模型生成所述待校正图像区域对应的第二重建核重建图像，其中，所述图像重建模型为训练好的深度学习模型；以及基于所述初始血管造影图像和每个所述待校正图像区域对应的第二重建核重建图像，生成目标血管造影图像，其中，所述第一重建核为平滑重建核和锐利重建核中的一个，所述第二重建核为所述平滑重建核和所述锐利重建核中的另一个。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从初始血管造影图像中识别一个或以上的待校正图像区域，包括：对所述初始血管造影图像进行血管分割，得到血管掩膜图像；基于校正区域确定模型，在所述血管掩膜图像中识别一个或以上的目标血管窗掩膜；以及基于所述一个或以上的目标血管窗掩膜，在所述初始血管造影图像中确定所述一个或以上的待校正图像区域。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于校正区域确定模型，在所述血管掩膜图像中识别一个或以上的目标血管窗掩膜，包括：对所述血管掩膜图像中的血管中心线上的每个采样点，确定所述采样点对应的血管窗掩膜；对每个所述采样点，确定与所述血管窗掩膜有关的图像特征；基于所述校正区域确定模型和所述图像特征，确定所述采样点对应的血管窗掩膜是否为所述目标血管窗掩膜。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述一个或以上的目标血管窗掩膜，在所述初始血管造影图像中确定所述一个或以上的待校正图像区域，包括：基于所述一个或以上的目标血管窗掩膜，确定一个或以上的阳性血管段掩膜；对每个所述阳性血管段掩膜，从所述初始血管造影图像中分割所述阳性血管段掩膜对应的区域作为所述待校正图像区域。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用图像重建模型生成所述待校正图像区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：张佳胤，王佳宇，吴迪嘉，陈子融，宋燕丽，
申请(专利权)人：上海联影智能医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：