用于盲补连头颈胸血管中心线的方法、设备及存储介质技术

本披露公开了一种用于盲补连头颈胸血管中心线的方法、设备及存储介质。该方法包括：获取头颈胸血管的局部中心线；将局部中心线转换成无向图数据结构；以及利用图补全模型处理局部中心线的无向图数据结构，以获得头颈胸血管全局中心线的无向图数据结构。本披露实施例通过将局部中心线转换成无向图数据结构，为图补全模型提供了稀疏数据结构和拓扑结构信息等丰富的参考依据，使得图补全模型能够完成局部中心线的精准补全，输出完整可靠的头颈胸血管全局中心线，进而为头颈胸血管狭窄、闭塞等症状的准确识别提供了可靠的依据，有利于提高缺血性脑卒中的诊断准确度。血性脑卒中的诊断准确度。血性脑卒中的诊断准确度。

【技术实现步骤摘要】
用于盲补连头颈胸血管中心线的方法、设备及存储介质


[0001]本披露一般涉及医疗影像处理
更具体地，本披露涉及一种用于盲补连头颈胸血管中心线的方法、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]缺血性脑卒中是一种常见的脑血管疾病，其主要发病原因包括血管狭窄、闭塞以及动脉粥样硬化等。目前的临床诊断中，通常将头颈胸血管狭窄、闭塞等指标作为缺血性脑卒中的诊断依据，而头颈胸血管狭窄、闭塞等指标通常需要借助头胸颈血管中心线进行血管半径等指标的计算，进而辅助判断患者的医疗影像中是否出现头颈胸血管狭窄、闭塞等症状。
[0003]然而，在脑卒中领域，特别是缺血性脑血管疾病的诊断时，常常伴随着患者血管闭塞、血管狭窄以及造影剂不足等等问题。受此影响，患者的医疗影像中往往无法识别到完整的头颈胸血管中心线，进而影响血管狭窄程度、血管闭塞程度等影响手术方案规划指标的计算，从而导致缺血性脑卒中诊断准确率的下降。
[0004]有鉴于此，亟需提供一种头颈胸血管中心线盲补连方案，以便补全连接头颈胸血管局部中心线中缺失的中心线部分，从而得到头颈胸完整无断连的血管中心线，以利于提高对识别头颈胸血管狭窄率、血管闭塞长度等指标的准确率。

技术实现思路

[0005]为了至少解决如上所提到的一个或多个技术问题，本披露在多个方面中提出了头颈胸血管中心线盲补连方案。
[0006]在第一方面中，本披露提供一种用于盲补连头颈胸血管中心线的方法包括：获取头颈胸血管的局部中心线；将局部中心线转换成无向图数据结构；以及利用图补全模型处理局部中心线的无向图数据结构，以获得头颈胸血管全局中心线的无向图数据结构。
[0007]在一些实施例中，其中位于局部中心线上的点为节点，并且将局部中心线转换成无向图数据结构包括：根据节点之间的连接关系构造连接节点的边；以及基于节点及用于连接节点的边生成局部中心线的无向图数据结构。
[0008]在一些实施例中，其中获取头颈胸血管的局部中心线包括：获取头颈胸血管的三维医疗影像；利用图像分割模型从三维医疗影像分割出头颈胸血管分割图；根据头颈胸血管分割图构建头颈胸血管的三维网格数据；以及基于头颈胸血管的三维网格数据提取出头颈胸血管的局部中心线。
[0009]在一些实施例中，其中将局部中心线转换成无向图数据结构之前，该方法还包括：从局部中心线中截取头颈胸血管的中心线段；从头颈胸血管的中心线段中提取位于局部中心线上的点；以及基于头颈胸血管的中心线段，获取位于局部中心线上的点之间的连接关系。
[0010]在一些实施例中，图补全模型包括基于图数据结构的图卷积神经网络模型，其中
利用图补全模型处理局部中心线的无向图数据结构包括：将局部中心线的无向图数据结构输入至基于图数据结构的图卷积神经网络模型；以及基于局部中心线的无向图数据结构中的第一数量的节点和边生成头颈胸血管全局中心线的无向图数据结构中的第二数量的节点和边，其中第二数量大于第一数量。
[0011]在一些实施例中，其中在利用图补全模型处理局部中心线的无向图数据结构之前，该方法还包括：对局部中心线的无向图数据结构中节点的坐标信息进行归一化处理；其中利用图补全模型处理局部中心线的无向图数据结构包括：利用图补全模型处理归一化处理后的局部中心线的无向图数据结构，以输出补全后的无向图数据结构；以及对补全后的无向图数据结构中节点的坐标信息反归一化处理，以获得头颈胸血管全局中心线的无向图数据结构。
[0012]在一些实施例中，其中对局部中心线的无向图数据结构中节点的坐标信息进行归一化处理包括：根据局部中心线的无向图数据结构中节点的坐标信息计算第一坐标偏差量和第二坐标偏差量；以及将局部中心线的无向图数据结构中节点的坐标信息减去第一坐标偏差量所得差值除以第二坐标偏差量，以得到归一化处理后的局部中心线的无向图数据结构。
[0013]在一些实施例中，其中第一坐标偏差量为局部中心线的无向图数据结构中节点的坐标信息的均值，第二坐标偏差量为局部中心线的无向图数据结构中节点的坐标信息的标准差。
[0014]在第二方面中，本披露提供一种电子设备包括：处理器；以及存储器，其存储有用于盲补连头颈胸血管中心线的程序指令，当该用于盲补连头颈胸血管中心线的程序指令由处理器执行时，使得电子设备实现如第一方面任意一项的方法。
[0015]在第三方面中，本披露提供一种计算机可读存储介质，其上存储有用于盲补连头颈胸血管中心线的计算机可读指令，用于盲补连头颈胸血管中心线的计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，实现如第一方面任意一项的方法。
[0016]通过如上所提供的用于盲补连头颈胸血管中心线的方法，本披露实施例通过将局部中心线转换成无向图数据结构，利用无向图数据结构这种能够高效描述稀疏数据结构，又能提供拓扑结构信息的数据结构来表征已经提取到的局部中心线，从而为图补全模型提供更丰富和准确的参考依据。图补全模型基于丰富和准确的参考依据能够完成精准补全，输出完整、可靠的头颈胸血管全局中心线，以供进行头颈胸血管狭窄、闭塞等症状的准确识别。
附图说明
[0017]通过参考附图阅读下文的详细描述，本披露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披露的若干实施方式，并且相同或对应的标号表示相同或对应的部分，其中：
[0018]图1示出了本披露一些实施例的头颈胸血管中心线盲补连方法的示例性流程图；
[0019]图2示出了本披露一些实施例的无向图数据结构的构造方法的示例性流程图；
[0020]图3示出了本披露一些实施例的分段构造方法的示例性流程图；
[0021]图4示出了本披露一些实施例的头颈胸血管的局部中心线的提取方法的示例性流
程图；
[0022]图5示出了本披露一些实施例的头颈胸血管中心线盲补连方法的执行示意图；
[0023]图6示出了本披露一些实施例的归一化处理方法的示例性流程图；
[0024]图7示出了本披露实施例的电子设备的示例性结构框图。
具体实施方式
[0025]下面将结合本披露实施例中的附图，对本披露实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本披露一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本披露中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本披露保护的范围。
[0026]应当理解，本披露的说明书和权利要求书中使用的术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0027]还应当理解，在此本披露说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的，而并不意在限定本披露。如在本披露说明书和权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解，在本披露说明书本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于盲补连头颈胸血管中心线的方法，其特征在于，包括：获取头颈胸血管的局部中心线；将所述局部中心线转换成无向图数据结构；以及利用图补全模型处理所述局部中心线的无向图数据结构，以获得头颈胸血管全局中心线的无向图数据结构。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中位于所述局部中心线上的点为节点，并且将所述局部中心线转换成无向图数据结构包括：根据所述节点之间的连接关系构造连接所述节点的边；以及基于所述节点及用于连接节点的边生成所述局部中心线的无向图数据结构。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中获取头颈胸血管的局部中心线包括：获取头颈胸血管的三维医疗影像；利用图像分割模型从所述三维医疗影像分割出头颈胸血管分割图；根据所述头颈胸血管分割图构建所述头颈胸血管的三维网格数据；以及基于所述头颈胸血管的三维网格数据提取出所述头颈胸血管的局部中心线。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，其中将所述局部中心线转换成无向图数据结构之前，所述方法还包括：从所述局部中心线中截取所述头颈胸血管的中心线段；从所述头颈胸血管的中心线段中提取位于局部中心线上的点；以及基于所述头颈胸血管的中心线段，获取所述位于局部中心线上的点之间的连接关系。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图补全模型包括基于图数据结构的图卷积神经网络模型，其中利用图补全模型处理所述局部中心线的无向图数据结构包括：将所述局部中心线的无向图数据结构输入至所述基于图数据结构的图卷积神经网络模型；以及基于所述局部中心线的无向图数据结构中的第一数量的节点和边生成所述头颈胸血管全局中心线的无向图数据结构中的第二数量的节点和边，其中所述第二数量大于所述第一数量。6.根据权利要求1所述的方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：何校栋，秦岚，杨光明，印胤，
申请(专利权)人：强联智创北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：