图像处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，通过获取患者当前检查的钙化积分图像和造影图像；通过所述造影图像对所述钙化积分图像进行配准操作，并将配准后的钙化积分图像作为配准图像；分别将所述配准图像和所述造影图像输入多隐空间对比增强模型，得到所述造影图像的钙化斑块分割图像，从而有效的解决了增强冠状动脉CT图像由于造影剂导致的钙化斑块误检、分割范围不准确等问题，提升了钙化斑块掩码分割的精准度。化斑块掩码分割的精准度。化斑块掩码分割的精准度。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、设备及存储介质


[0001]本公开涉及医疗图像处理领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在医学领域中，心血管疾病(Cardiovascular Disease，CVD)成为全球人类死亡的主要原因之一，而冠状动脉粥样硬化是心血管疾病的主要原因。其中，冠状动脉钙化是冠脉粥样硬化的主要标识之一，也是决定和影响心血管疾病治疗的重要因素。冠状动脉CT血管造影术(Coronary Computed Tomography Angiography，CCTA)作为一种可靠性高以及无创伤的检查方法，可用来辅助医生查看患者心血管的真实状态。
[0003]在现有技术中，对于钙化斑块的分割，一般通过CCTA图像像素的底层信息(灰度值)进行图像分割，然而CCTA图像中由于造影剂的存在，容易将高亮的造影剂误识为钙化斑块，从而导致钙化斑块的误检、分割范围不准确等问题。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，以至少解决现有技术中存在的以上技术问题。
[0005]根据本公开的第一方面，提供了一种图像处理方法，方法包括：
[0006]获取患者当前检查的钙化积分图像和造影图像；
[0007]通过所述造影图像对所述钙化积分图像进行配准操作，并将配准后的钙化积分图像作为配准图像；
[0008]分别将所述配准图像和所述造影图像输入多隐空间对比增强模型，得到所述造影图像的钙化斑块分割图像。
[0009]在一可实施方式中，所述分别将所述配准图像和所述造影图像输入多隐空间对比增强模型，得到所述造影图像的钙化斑块分割图像，包括：
[0010]分别将所述配准图像和所述造影图像输入多隐空间对比增强模型内的特征提取网络，得到所述配准图像的隐空间和所述造影图像的隐空间；
[0011]根据所述配准图像的隐空间对所述造影图像的隐空间进行特征对比增强操作，得到所述造影图像的增强隐空间；
[0012]将所述增强隐空间输入softmax层，得到所述造影图像的概率分布图；
[0013]根据预设概率阈值以及所述造影图像的概率分布图，得到所述造影图像的钙化斑块分割掩码。
[0014]在一可实施方式中，所述根据所述配准图像的隐空间对所述造影图像的隐空间进行特征对比增强操作，得到所述造影图像的增强隐空间，包括：
[0015]通过sigmod函数训练所述配准图像的隐空间和所述造影图像的隐空间之间的对比增强关系，得到隐空间增强变量；
[0016]将所述隐空间增强变量和所述造影图像的隐空间进行点乘运算，得到所述造影图像的增强隐空间。
[0017]在一可实施方式中，所述通过所述造影图像对所述钙化积分图像进行配准操作，包括：
[0018]根据所述造影图像的尺寸调整所述钙化积分图像的大小；
[0019]通过ORB算法或者AKAZE算法对调整后的造影图像进行配准操作，作为所述配准图像。
[0020]在一可实施方式中，所述根据所述造影图像的尺寸调整所述钙化积分图像的大小，包括：
[0021]通过插值算法以及所述造影图像的尺寸调整所述钙化积分图像的大小。
[0022]根据本公开的第二方面，提供了一种图像处理装置，装置包括：
[0023]图像获取模块，用于获取患者当前检查的钙化积分图像和造影图像；
[0024]图像配准模块，用于通过所述造影图像对所述钙化积分图像进行配准操作，并将配准后的钙化积分图像作为配准图像；
[0025]图像分割模块，用于分别将所述配准图像和所述造影图像输入多隐空间对比增强模型，得到所述造影图像的钙化斑块分割图像。
[0026]在一可实施方式中，所述图像分割模块，具体用于：
[0027]分别将所述配准图像和所述造影图像输入多隐空间对比增强模型内的特征提取网络，得到所述配准图像的隐空间和所述造影图像的隐空间；
[0028]根据所述配准图像的隐空间对所述造影图像的隐空间进行特征对比增强操作，得到所述造影图像的增强隐空间；
[0029]将所述增强隐空间输入softmax层，得到所述造影图像的概率分布图；
[0030]根据预设概率阈值以及所述造影图像的概率分布图，得到所述造影图像的钙化斑块分割掩码。
[0031]在一可实施方式中，所述图像分割模块，具体还用于：
[0032]通过sigmod函数训练所述配准图像的隐空间和所述造影图像的隐空间之间的对比增强关系，得到隐空间增强变量；
[0033]将所述隐空间增强变量和所述造影图像的隐空间进行点乘运算，得到所述造影图像的增强隐空间。
[0034]在一可实施方式中，所述图像配准模块，具体用于：
[0035]根据所述造影图像的尺寸调整所述钙化积分图像的大小；
[0036]通过ORB算法或者AKAZE算法对调整后的造影图像进行配准操作，作为所述配准图像。
[0037]在一可实施方式中，所述图像配准模块，具体还用于：
[0038]通过插值算法以及所述造影图像的尺寸调整所述钙化积分图像的大小。
[0039]根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：
[0040]至少一个处理器；以及
[0041]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0042]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一
个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开所述的方法。
[0043]根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本公开所述的方法。
[0044]本公开的一种图像处理方法、装置、设备及存储介质，通过获取患者当前检查的钙化积分图像和造影图像；通过所述造影图像对所述钙化积分图像进行配准操作，并将配准后的钙化积分图像作为配准图像；分别将所述配准图像和所述造影图像输入多隐空间对比增强模型，得到所述造影图像的钙化斑块分割图像，从而有效的解决了增强冠状动脉CT图像由于造影剂导致的钙化斑块误检、分割范围不准确等问题，提升了钙化斑块掩码分割的精准度。
[0045]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0046]通过参考附图阅读下文的详细描述，本公开示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本公开的若干实施方式，其中：
[0047]在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。
[0048]图1A示出了本公开实施例一提供的一种图像处理方法的扫描图像；
[0049]图1B示出了本公开实施例一提供的一种图像处理方法的实现流程示意图；
[0050]图1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，所述方法包括：获取患者当前检查的钙化积分图像和造影图像；通过所述造影图像对所述钙化积分图像进行配准操作，并将配准后的钙化积分图像作为配准图像；分别将所述配准图像和所述造影图像输入多隐空间对比增强模型，得到所述造影图像的钙化斑块分割图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别将所述配准图像和所述造影图像输入多隐空间对比增强模型，得到所述造影图像的钙化斑块分割图像，包括：分别将所述配准图像和所述造影图像输入多隐空间对比增强模型内的特征提取网络，得到所述配准图像的隐空间和所述造影图像的隐空间；根据所述配准图像的隐空间对所述造影图像的隐空间进行特征对比增强操作，得到所述造影图像的增强隐空间；将所述增强隐空间输入softmax层，得到所述造影图像的概率分布图；根据预设概率阈值以及所述造影图像的概率分布图，得到所述造影图像的钙化斑块分割掩码。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述配准图像的隐空间对所述造影图像的隐空间进行特征对比增强操作，得到所述造影图像的增强隐空间，包括：通过sigmod函数训练所述配准图像的隐空间和所述造影图像的隐空间之间的对比增强关系，得到隐空间增强变量；将所述隐空间增强变量和所述造影图像的隐空间进行点乘运算，得到所述造影图像的增强隐空间。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述造影图像对所述钙化积分图像进行配准操作，包括：根据所述造影图像的尺寸调整所述钙化积分图像的大小；通过ORB算法或者AKAZE算法对调整后的造影图像进行配准操作，作为所述配准图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述造影图像的尺寸调整所述钙化积分图像的大小，包括：通过插值算法以及所述造影图像的尺寸调整所...

【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：