本发明专利技术公开了一种确定微导管形态的方法，包括：分别确定微导管的初始形态和对初始形态进行随机扰动后的当前形态；基于预先训练的神经网络模型分别计算初始形态和当前形态的评分，并根据两形态评分的差值重新确定初始形态和当前形态，重复本步骤直至达到预设迭代次数；判断最后迭代得到的初始形态的评分是否大于第一预设阈值；若是，则将最后得到的初始形态作为微导管形态；若否，则调整预设迭代次数，并重复上一步骤。采用上述技术方案，可确定微导管最优形态，提高了微导管形态与载瘤动脉及动脉瘤匹配的准确率，减小微导管形态塑形的时间，为手术提供了有效的数据支持。本发明专利技术还公开了一种确定微导管形态的装置、电子设备及存储介质。储介质。储介质。
【技术实现步骤摘要】
一种确定微导管形态的方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及医疗器械
，特别涉及一种确定微导管形态的方法、装置、电子设备及介质。
技术介绍
[0002]脑动脉瘤是介入手术中占比极大的一类疾病。脑动脉瘤是由于血管异常改变产生的瘤样突起，是引起蛛网膜下腔出血最主要的原因，而蛛网膜下腔出血又是造成脑血管病忠者死亡的重要原因。蛛网膜下腔出血可导致脑血管技窄、脑水肿、脑梗死和脑积水等多种病现性改变，具有较致残率和致死率。早期诊断和有效的评估动脉瘤成为治疗脑动脉瘤的关键。
[0003]脑动脉瘤的治疗主要依靠手术的方法来进行治疗手术方法，可以采取弹簧圈介入栓塞手术，首先要将相应微导管选择性送达动脉瘤内。通过微导管将弹簧圈引入动脉瘤，使用弹簧圈将动脉瘤进行致密栓塞。该手术过程中很重要的一个环节就是微导管的成功塑形。对微导管前端的形态进行良好的塑形，能够大大提高介入手术中微导管的到位准确性、微导管在栓塞过程中的稳定性和微导管的操控灵活性。
[0004]在动脉瘤介入手术治疗过程中，由于动脉瘤识别和测量的差异性，导致不同医生对于同一动脉瘤的同一指标测量差异较大，测量的准确性和可重复性较差，影响治疗效果。所有测量都是医生手工测量和评估，也会增加医生的工作量，降低了医生工作效率。同时，所有血管介入手术都是基于医生主观经验来选择，没有对手术结果进行评估。
[0005]微导管预先塑形的形态，是脑动脉瘤介入手术成功与否，微导管进入动脉瘤与否的重要保证。当前人工塑形，一次塑形后，将微导管成功深入脑动脉瘤的比例在顶级医院的资深医生中，也仅占70％左右。如果一次塑形之后的微导管无法进入脑动脉瘤，引发手术中的微导管介入障碍，不能快速的将栓塞材料填充的动脉瘤中，这样需要将微导管从脑动脉中取出，更换微导管进行再次塑形，并再次尝试将微导管深入脑动脉瘤中，从而不可避免的延长手术时间和对微导管反复塑形的诸多问题。
[0006]因此，如何确定适合的微导管形态，以达到缩短手术时间，减少手术并发症，提升病人预后水平是现阶段需要攻克的难题。
技术实现思路
[0007]本专利技术的目的在于解决微导管塑形精准率较低的技术问题。本专利技术提供了一种确定微导管形态的方法，可确定微导管最优形态，提高了微导管形态与载瘤动脉及动脉瘤匹配的准确率，减小微导管形态塑形的时间，为手术提供了有效的数据支持。
[0008]为解决上述技术问题，本专利技术的实施方式公开了一种确定微导管形态的方法，包括：分别确定微导管的初始形态和对初始形态进行随机扰动后的当前形态；基于预先训练的神经网络模型分别计算初始形态和当前形态的评分，并根据两形态评分的差值重新确定初始形态和当前形态，重复本步骤直至达到预设迭代次数；判断最后迭代得到的初始形态
的评分是否大于第一预设阈值；若是，则将最后得到的初始形态作为微导管形态；若否，则调整预设迭代次数，并重复上一步骤。
[0009]采用上述技术方案，可确定微导管最优形态，提高了微导管形态与载瘤动脉及动脉瘤匹配的准确率，减小微导管形态塑形的时间，为手术提供了有效的数据支持。
[0010]根据本专利技术的另一具体实施方式，本专利技术的实施方式公开了一种确定微导管形态的方法，根据两形态评分的差值重新确定初始形态和当前形态，包括：判断两形态评分的差值是否小于第二预设阈值；若是，确定接受当前形态的概率，并基于概率，重新确定初始形态和对初始形态随机扰动后的当前形态；若否，将当前形态重新作为初始形态，将对初始形态再次进行随机扰动后的微导管形态重新作为当前形态。
[0011]根据本专利技术的另一具体实施方式，本专利技术的实施方式公开了一种确定微导管形态的方法，基于概率，重新确定初始形态和对初始形态随机扰动后的当前形态，包括：产生一个在(0,1)区间上分布的随机数；在随机数小于概率的情况下，将当前形态重新作为初始形态，将对初始形态再次进行随机扰动后的微导管形态重新作为当前形态；在随机数大于或等于概率的情况下，保持初始形态不变，将对初始形态再次进行随机扰动后的微导管形态重新作为当前形态。
[0012]根据本专利技术的另一具体实施方式，本专利技术的实施方式公开了一种确定微导管形态的方法，概率为exp(
‑
ΔE/T)，其中，ΔE表示当前形态与初始形态的评分的差值，T为当前温度。
[0013]根据本专利技术的另一具体实施方式，本专利技术的实施方式公开了一种确定微导管形态的方法，若否，则调整预设迭代次数，并重复上一步骤，还包括：以预设降温系数降低当前温度。
[0014]根据本专利技术的另一具体实施方式，本专利技术的实施方式公开了一种确定微导管形态的方法，确定微导管的初始形态，包括：获取包括动脉瘤及载瘤动脉的影像；基于影像，确定动脉瘤位置；基于动脉瘤的位置，对动脉瘤和载瘤动脉进行分割，分别确定动脉瘤和载瘤动脉的掩膜图像；基于动脉瘤的掩膜图像，确定动脉瘤质心点P，且基于载瘤动脉的掩膜图像，提取载瘤动脉的中心线，并确定中心线的起始点O；作质心P到中心线的垂线，其中，垂线与中心线的交点为B；基于垂线段BP以及中心线，建立微导管初始形态OBP。
[0015]根据本专利技术的另一具体实施方式，本专利技术的实施方式公开了一种确定微导管形态的方法，确定对初始形态进行随机扰动后的当前形态，包括：提取初始形态的离散点集；对离散点集中的至少一个离散点进行扰动，确定更新后的离散点集；拟合更新后的离散点集，确定当前形态。
[0016]根据本专利技术的另一具体实施方式，本专利技术的实施方式公开了一种确定微导管形态的方法，基于预先训练的神经网络模型分别计算初始形态和当前形态的评分，包括：获取训练样本数据，训练样本数据包括多个微导管样本数据，其中多个微导管样本数据划分为适合和非适合两类标签；基于训练样本数据、包括动脉瘤及载瘤动脉的掩膜图像，初始神经网络模型确定训练样本数据的预测标签；基于预测标签和训练样本数据的标签进行损失函数的函数值计算；基于损失函数的函数值，确定初始神经网络模型的梯度，进行反向传播并不断更新初始神经网络模型的权重参数，直至损失函数的函数值收敛至稳定状态，确定基于预先训练的神经网络模型；基于预先训练的神经网络模型，分别确定初始形态和当前形态
的评分。
[0017]根据本专利技术的另一具体实施方式，本专利技术的实施方式公开了一种确定微导管形态的方法，基于训练样本数据、包括动脉瘤及载瘤动脉的掩膜图像，初始神经网络模型确定训练样本数据的预测标签，包括：基于初始神经网络模型，提取包括动脉瘤及载瘤动脉的掩膜图像、训练样本数据的特征；初始神经网络模型的全连接层对提取的特征进行处理，并输出特征向量；初始神经网络模型的softmax层基于特征向量，确定训练样本数据的预测标签。
[0018]根据本专利技术的另一具体实施方式，本专利技术的实施方式公开了一种确定微导管形态的方法，损失函数的函数值的计算方法包括交叉熵计算方法或均值方差计算方法。
[0019]本专利技术的实施方式还公开了一种确定微导管形态的装置，包括：形态模块，用于分别确定微导管的初始形态和对初始形态本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种确定微导管形态的方法，其特征在于，包括：分别确定微导管的初始形态和对所述初始形态进行随机扰动后的当前形态；基于预先训练的神经网络模型分别计算所述初始形态和所述当前形态的评分，并根据两形态评分的差值重新确定初始形态和当前形态，重复本步骤直至达到预设迭代次数；判断最后迭代得到的初始形态的评分是否大于第一预设阈值；若是，则将最后得到的初始形态作为微导管形态；若否，则调整预设迭代次数，并重复上一步骤。2.如权利要求1所述的确定微导管形态的方法，其特征在于，所述根据两形态评分的差值重新确定初始形态和当前形态，包括：判断所述两形态评分的差值是否小于第二预设阈值；若是，确定接受所述当前形态的概率，并基于所述概率，重新确定初始形态和对所述初始形态随机扰动后的当前形态；若否，将所述当前形态重新作为初始形态，将对所述初始形态再次进行随机扰动后的微导管形态重新作为当前形态。3.如权利要求2所述的确定微导管形态的方法，其特征在于，基于所述概率，重新确定初始形态和对所述初始形态随机扰动后的当前形态，包括：产生一个在(0,1)区间上分布的随机数；在所述随机数小于所述概率的情况下，将所述当前形态重新作为初始形态，将对所述初始形态再次进行随机扰动后的微导管形态重新作为当前形态；在所述随机数大于或等于所述概率的情况下，保持所述初始形态不变，将对所述初始形态再次进行随机扰动后的微导管形态重新作为当前形态。4.如权利要求2或3所述的确定微导管形态的方法，其特征在于，所述概率为exp(
‑
ΔE/T)，其中，ΔE表示所述当前形态与所述初始形态的评分的差值，T为当前温度。5.如权利要求1所述的确定微导管形态的方法，其特征在于，所述若否，则调整预设迭代次数，并重复上一步骤，还包括：以预设降温系数降低当前温度。6.如权利要求1所述的确定微导管形态的方法，其特征在于，所述确定微导管的初始形态，包括：获取包括动脉瘤及载瘤动脉的影像；基于所述影像，确定所述动脉瘤位置；基于所述动脉瘤的位置，对所述动脉瘤和所述载瘤动脉进行分割，分别确定所述动脉瘤和所述载瘤动脉的掩膜图像；基于所述动脉瘤的掩膜图像，确定所述动脉瘤质心点P，且基于所述载瘤动脉的掩膜图像，提取所述载瘤动脉的中心线，并确定所述中心线的起始点O；作所述质心P到所述中心线的垂线，其中，所述垂线与所述中心线的交点为B；基于垂线段BP以及所述中心线，建立所述微导管初始形态OBP。7.如权利要求1所述的确定微导管形态的方法，其特征在于，所述确定对所述初始形态进行随机扰动后的当前形态，包括：提取所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：王季勇，李泽杭，高丰伟，陈树湛，
申请(专利权)人：上海博动医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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