一种基于血管内超声影像的血流储备分数预测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于血管内超声影像的血流储备分数预测方法和装置，方法包括：S1、获取血管内超声影像；S2、构建管腔、分叉和支架识别的并行任务学习模型；S3、建立管腔、分叉、支架的轮廓先验约束条件；S4、基于轮廓先验约束条件，执行所述的并行任务学习模型的学习任务，得到血管管腔边缘、形态、结构空间信息，血管管腔面积，分叉轮廓位置及支架位置；S5、根据血管管腔边缘、形态信息，利用插值算子构建连续且平滑的血管3D重建模型，并利用分叉轮廓位置计算分叉面积和分叉角度；S6、基于血管管腔面积、支架位置、分叉面积和分叉角度构建多参数血流储备分数预测模型，计算得到FFR。与现有技术相比，本发明专利技术具有FFR预测精度高的优点。本发明专利技术具有FFR预测精度高的优点。本发明专利技术具有FFR预测精度高的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于血管内超声影像的血流储备分数预测方法和装置


[0001]本专利技术涉及医学影像数据处理
，尤其是涉及一种基于血管内超声影像的血流储备分数预测方法和装置。

技术介绍

[0002]血管内超声影像(Intravascular Ultrasound,IVUS)，是一种医学影像的成像方法，近年来主要用于诊断冠心病，并在临床应用领域取得了较为良好的效果。IVUS是基于超声回声检测的影像技术，利用血管内壁、壁内动脉粥样病变组织以及覆盖在血管表面的结缔组织具有回声作用的特性，使得输出声波能够返回到超声检测显示器上并可见。另一方面，由于血液本身和血管壁的健康肌肉组织具有透声性，在图像上只留有黑色的圆形图样。如若血管内的钙化沉积物会产生强烈的非常规回声，也可以通过图像上的阴影部分加以区分。医生在进行诊断时，将微型化的超声探头通过长约200mm的柔软导管送入心血管组织中，进行横断层扫描，获得血管的断层图样信息。同时，在导丝保持静止时，超声导管尖端在医生或者机动控制下，沿轴向匀速拉回，可以得到血管的三维信息，提高了医生做出判断的精度，便于给出更为准确的治本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于血管内超声影像的血流储备分数预测方法，其特征在于，该方法包括：S1、获取血管内超声影像；S2、构建管腔、分叉和支架识别的并行任务学习模型；S3、建立管腔、分叉、支架的轮廓先验约束条件；S4、基于轮廓先验约束条件，执行所述的并行任务学习模型的学习任务，得到血管管腔边缘、形态、结构空间信息、分叉轮廓位置及支架位置，根据血管管腔的结构空间信息计算血管管腔面积；S5、根据血管管腔边缘、形态信息，利用插值算子构建连续且平滑的血管3D重建模型，并利用分叉轮廓位置计算分叉面积和分叉角度；S6、基于血管管腔面积、支架位置、分叉面积和分叉角度构建多参数血流储备分数预测模型，计算得到血管内血流储备分数。2.根据权利要求1所述的一种基于血管内超声影像的血流储备分数预测方法，其特征在于，所述的并行任务学习模型包括：特征提取网络：提取血管内超声影像的图像特征；区域生成网络：基于提取的图像特征判断每个感兴趣区域是背景还是前景，对于前景的感兴趣区域，利用掩膜预测得到对应的掩膜，识别出管腔、分叉和支架。3.根据权利要求2所述的一种基于血管内超声影像的血流储备分数预测方法，其特征在于，所述特征提取网络为残差网络，该残差网络采用1x1的卷积层。4.根据权利要求1所述的一种基于血管内超声影像的血流储备分数预测方法，其特征在于，步骤S3建立的管腔、分叉、支架的轮廓先验约束条件表示为：L
总损失
＝λ1(L
管腔掩膜
+L
分叉掩膜
+L
支架掩膜
)+λ2(L
管腔轮廓
+L
分叉轮廓
+L
支架轮廓
)其中，L
总损失
表示总损失，L
管腔掩膜
、L
分叉掩膜
、L
支架掩膜
分别对应表示管腔掩膜、分叉掩膜、支架掩膜的损失函数，L
管腔轮廓
、L
分叉轮廓
、L
支架轮廓
分别对应表示管腔轮廓、分叉轮廓、支架轮廓的损失函数，λ1、λ2分别表示掩膜和轮廓的在多任务学习中的权重参数。5.根据权利要求1所述的一种基于血管内超声影像的血流储备分数预测方法，其特征在于，步骤S6中多参数血流储备分数预测模型为：在于，步骤S6中多参数血流储备分数预测模型为：在于，步骤S6中多参数血流储备分数预测模型为：其中，FFR表示血流储备分数，P
近端
表示血管内超声影像近端压力，ΔP表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晨光，吴轶喆，沈雳，裴志强，钱菊英，葛均波，
申请(专利权)人：复旦大学附属中山医院，
类型：发明
国别省市：