主动脉瓣膜钙化位移图像生成方法、训练方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种主动脉瓣膜钙化位移图像生成方法，获取带瓣主动脉根部及钙化区域的术前图像；获取目标向量，目标向量根据与术前图像相适配的手术方案和/或病人体征参数确定；将术前图像和目标向量输入图像生成模型，以得到目标图像。本发明专利技术通过上述方法能够获得较为准确的主动脉瓣膜钙化位移图像，便于直观地观测主动脉瓣膜钙化的位移。本发明专利技术还公开了一种主动脉瓣膜钙化位移图像生成的训练方法、主动脉瓣膜钙化位移图像生成系统、设备及存储介质。介质。介质。

【技术实现步骤摘要】
主动脉瓣膜钙化位移图像生成方法、训练方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，具体涉及一种主动脉瓣膜钙化位移图像生成方法、训练方法、系统、设备及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]在我国，心血管疾病是发病率和死亡率居首位的疾病，心脏瓣膜疾病作为心血管疾病之一，严重威胁人的生命健康。每年心脏瓣膜手术高达20多万例，其占成人心脏手术的首位。
[0003]心脏瓣膜是指位于心房与心室或心室和动脉间的瓣膜，有二尖瓣、三尖瓣、肺动脉瓣和主动脉瓣，瓣膜的打开与关闭通过瓣叶两侧的跨瓣压差实现，确保血液的单向流动和最小返流量。
[0004]主动脉瓣位于压力负荷较大的左心室和主动脉之间，容易引发主动脉瓣疾病。钙化是指人体中的某种组织在一些因素的作用下发生坏死，继而体内的钙盐沉积于坏死灶内，使病变局限而趋于稳定的过程。实质上，钙化是机体对于病变的一种防御性的反应，其有利于坏死灶的清除和炎症的消退。虽然大多数钙化是一种防御性反应，但是一些钙化却会导致不良后果，主动脉瓣膜钙化病(CAVD)，是钙化性心脏瓣膜病(Calcific heart valvedisease,CHVD)的一种。它是一种因心脏主动脉瓣膜钙化而引起的疾病，会引起栓塞从而导致脑卒中，还可能导致感染性心内膜炎，而严重危害人的健康。主动脉瓣膜钙化病在世界范围内是一种常见且多发的疾病：在发达国家65岁以上的人群中，超过20％有不同程度主动脉瓣硬化，在我国50岁以上人群中瓣膜钙化检出率达12.5％，其中主动脉瓣受累占94.4％。据统计，近年来主动脉瓣膜钙化病发病率仍呈逐年增高的趋势。
[0005]目前，人们认为，CAVD达到了“无可救药的地步”，主动脉瓣膜钙化病最主要的治疗手段是手术，例如，主动脉瓣置换术(Transcatheter aortic valve replacement，TAVR)。现阶段，针对主动脉瓣膜钙化病，只能获取病人的术前CTA(CT Angiography)造影图像，通过人工经验分析该术前图像，并抽象地预测术后主动脉瓣膜钙化的位移。
[0006]现阶段，无法通过主动脉瓣膜钙化的术前影像直接、准确地生成主动脉瓣膜钙化的位移图像以供人们直观地观测主动脉瓣膜钙化的位移。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于解决现阶段，无法通过主动脉瓣膜钙化的术前影像直接、准确地生成主动脉瓣膜钙化的位移图像以供人们直观地观测主动脉瓣膜钙化的位移的问题。
[0008]第一方面，本专利技术提供的主动脉瓣膜钙化位移图像生成方法为一种图像处理方法，具体涉及医学影像的处理方法，该方法能够直接、准确地生成主动脉瓣膜钙化的位移图像以供人们直观地观测主动脉瓣膜钙化的位移。
[0009]为解决上述技术问题，本专利技术的实施方式公开了一种主动脉瓣膜钙化位移图像生成方法，获取带瓣主动脉根部及钙化区域的术前图像；获取目标向量，目标向量根据与术前
图像相适配的手术方案和/或病人体征参数确定；将术前图像和目标向量输入图像生成模型，以得到目标图像。
[0010]采用上述技术方案，带瓣主动脉根部及钙化区域的术前图像通过主动脉瓣膜钙化位移的图像生成模型，直接、准确地生成主动脉瓣膜钙化的位移图像，以使人们直观地观测主动脉瓣膜钙化的位移。
[0011]根据本专利技术的另一具体实施方式，获取目标向量包括：获取并预处理原始参数，以获得第一向量，原始参数至少包括手术方案和/或病人体征参数；根据第一向量通过文本编码器获得目标向量。
[0012]根据本专利技术的另一具体实施方式，获取并预处理原始参数，以获得第一向量，包括：根据术前图像获得原始参数；提取原始参数中与主动脉瓣膜钙化位移相关的参数作为目标参数；根据目标参数构建第一向量。
[0013]根据本专利技术的另一具体实施方式，提取原始参数中与主动脉瓣膜钙化位移相关的参数作为目标参数，包括：提取原始参数中与主动脉瓣膜钙化位移相关的参数作为提取参数，并格式化处理提取参数以获得目标参数。
[0014]根据本专利技术的另一具体实施方式，提取原始参数中与主动脉瓣膜钙化位移相关的参数作为目标参数，包括：提取原始参数中与主动脉瓣膜钙化位移相关的参数作为提取参数；对提取参数赋权值获得赋权参数；归一化处理赋权参数获得目标参数。
[0015]根据本专利技术的另一具体实施方式，主动脉瓣膜钙化位移的图像生成模型采用扩散模型。
[0016]根据本专利技术的另一具体实施方式，主动脉瓣膜钙化位移的图像生成模型采用条件生成对抗网络或流模型。
[0017]根据本专利技术的另一具体实施方式，获取带瓣主动脉根部及钙化区域的术前图像之前，图像生成方法包括：获取术前的主动脉的CTA造影图像；对术前的主动脉的CTA造影图像进行分割获得带瓣主动脉根部及钙化区域的术前图像。
[0018]第二方面，本专利技术的实施方式公开了一种主动脉瓣膜钙化位移图像生成系统，包括：获取模块，用于获取带瓣主动脉根部及钙化区域的术前图像、获取目标向量，目标向量根据手术方案和/或病人体征参数确定；处理模块，用于将术前图像和所述目标向量输入图像生成模型，以得到目标图像；输出模块，用于输出目标图像。
[0019]采用上述技术方案，主动脉瓣膜钙化位移的图像生成系统能够通过获取模块获取术前图像和目标向量，通过图像生成模块处理获取的术前图像和目标向量得到目标图像并输出。主动脉瓣膜钙化位移的图像生成系统能够根据带瓣主动脉根部及钙化区域的术前图像和目标向量，通过图像生成模块直接、准确地生成主动脉瓣膜钙化的位移图像(即目标图像)，为人们提供直观地观测主动脉瓣膜钙化的位移的图像。通过主动脉瓣膜钙化位移的图像生成系统生成的目标图像较为准确、较为贴合预期。
[0020]第三方面，本专利技术公开了一种主动脉瓣膜钙化位移图像生成的训练方法，训练方法包括：获取带瓣主动脉根部及钙化区域的术前图像；获取目标向量，目标向量根据与术前图像相适配的手术方案和/或病人体征参数确定；通过待训练的模型对术前图像、目标向量进行处理，得到术后预测图像；基于术后预测图像，对待训练模型的目标向量进行更新，直至满足模型训练条件，得到主动脉瓣膜钙化位移的图像生成模型。
[0021]采用上述技术方案，通过文本结合图像的训练方式对待训练模型进行训练，使得图像生成模型能够生成与引导信息的信息内容相匹配的目标图像，从而提高了生成的目标图像的准确度。
[0022]根据本专利技术的另一具体实施方式，训练方法进一步包括：获取与术前图像相对应的带瓣主动脉根部及钙化区域的术后图像。
[0023]根据本专利技术的另一具体实施方式，模型训练条件包括：获取并预处理原始参数，以获得第一向量，原始参数至少包括手术方案和/或病人体征参数；对术前图像进行钙化区域图像生成训练；根据第一向量通过文本编码器获得目标向量；根据术前图像、术后图像对目标向量、术后预测图像进行多次迭代训练，以得到主动脉瓣膜钙化位移的图像生成模型，其中，术后预测图像根据术前图像、目标向量获得。
[0024]根据本专利技术的另一具体实施方式，根据术前图像本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种主动脉瓣膜钙化位移图像生成方法，其特征在于，获取带瓣主动脉根部及钙化区域的术前图像；获取目标向量，所述目标向量根据与所述术前图像相适配的手术方案和/或病人体征参数确定；将所述术前图像和所述目标向量输入图像生成模型，以得到目标图像。2.如权利要求1所述的主动脉瓣膜钙化位移图像生成方法，其特征在于，所述获取目标向量包括：获取并预处理原始参数，以获得第一向量，所述原始参数至少包括所述手术方案和/或病人体征参数；根据所述第一向量通过文本编码器获得目标向量。3.如权利要求2所述的主动脉瓣膜钙化位移图像生成方法，其特征在于，所述获取并预处理原始参数，以获得第一向量，包括：根据所述术前图像获得所述原始参数；提取所述原始参数中与主动脉瓣膜钙化位移相关的参数作为目标参数；根据所述目标参数构建第一向量。4.如权利要求3所述的主动脉瓣膜钙化位移图像生成方法，其特征在于，所述提取所述原始参数中与主动脉瓣膜钙化位移相关的参数作为目标参数，包括：提取所述原始参数中与主动脉瓣膜钙化位移相关的参数作为提取参数，并格式化处理所述提取参数以获得目标参数。5.如权利要求4所述的主动脉瓣膜钙化位移图像生成方法，其特征在于，所述提取所述原始参数中与主动脉瓣膜钙化位移相关的参数作为目标参数，包括：提取所述原始参数中与主动脉瓣膜钙化位移相关的参数作为提取参数；对所述提取参数赋权值获得赋权参数；归一化处理所述赋权参数获得目标参数。6.如权利要求1至5任一项所述的主动脉瓣膜钙化位移图像生成方法，其特征在于，所述主动脉瓣膜钙化位移的图像生成模型采用扩散模型。7.如权利要求1至5任一项所述的主动脉瓣膜钙化位移图像生成方法，其特征在于，所述主动脉瓣膜钙化位移的图像生成模型采用条件生成对抗网络或流模型。8.如权利要求1所述的主动脉瓣膜钙化位移图像生成方法，其特征在于，所述获取带瓣主动脉根部及钙化区域的术前图像之前，所述方法包括：获取术前的主动脉的CTA造影图像；对所述术前的主动脉的CTA造影图像进行分割获得带瓣主动脉根部及钙化区域的术前图像。9.一种主动脉瓣膜钙化位移图像生成系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取带瓣主动脉根部及钙化区域的术前图像、获取目标向量，所述目标向量根据手术方案和/或病人体征参数确定；处理模块，用于将所述术前图像和所述目标向量输入图像生成模型，以得到目标图像；输出模块，用于输出所述目标图像。10.一种主动脉瓣膜钙化位移图像生成的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：
获取带瓣主动脉根部及钙化区域的术前图像；获取目标向量，所述目标向量根据与所述术前图像相适配的手术方案和/或病人体征参数确定；通过待训练的模型对所述术前图像、所述目标向量进行处理，得到术后预测图像；基于所述术后预测图像，对所述待训练模型的目标向量进行更新，直至满足模型训练条件，得到所述主动脉瓣膜钙化位移的图像生成模型。11.如权利要求10所述的主动脉瓣膜钙化位移图像生成的训练方法，其特征在于，所述训练方法进一步包括：获取与所述术前图像相对应的带瓣主动脉根部及钙化区域的术后图像。12.如权利要求11所述的主动脉瓣膜钙化位移图像生成的训练方法，其特征在于，所述模型训练条件包括：获取并预处理原始参数，以获得...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵晓臻，刘洵，赖友平，
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：