网络模型训练、血管图像分割方法及装置、电子设备制造方法及图纸

本公开涉及一种网络模型训练、血管图像分割方法及装置、电子设备，该方法包括：基于血管中心线对目标血管样本图像进行不同尺度的切块，得到不同尺度下的切块血管样本图像；针对任意一个尺度下的切块血管样本图像，利用血管内径分割模型对该尺度下的切块血管样本图像进行血管内径分割，得到该尺度下的血管内径分割结果；基于该尺度下的血管内径分割结果，确定该尺度下的血管内径分割损失，调整血管内径分割模型的网络参数；基于每个尺度下的切块血管样本图像，重新执行上述步骤，直至满足预设训练条件，其中，训练后的血管内径分割模型用于对待处理血管图像进行血管内径分割。本公开实施例可以精确快速地进行血管内径分割。实施例可以精确快速地进行血管内径分割。实施例可以精确快速地进行血管内径分割。

【技术实现步骤摘要】
网络模型训练、血管图像分割方法及装置、电子设备


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种网络模型训练、血管图像分割方法及装置、电子设备。

技术介绍

[0002]医学领域中，通常将去除斑块后的真实血管血流称为血管内径，血管内径可用于计算血流储备分数，评估缺血情况。相关技术中，通过对血管图像进行钙化斑块检测，确定血管图像中的钙化斑块；然后在血管图像的血管区域中去除钙化斑块对应的区域，将血管区域的剩余部分确定为血管内径区域，从而间接得到对应的血管内径分割结果，间接分割得到的血管内径分割结果有较严重的粗糙感和剥离感。

技术实现思路

[0003]本公开提出了一种网络模型训练、血管图像分割方法及装置、电子设备的技术方案。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种网络模型训练方法，包括：确定目标血管样本图像对应的血管中心线；基于所述血管中心线，对所述目标血管样本图像进行不同尺度的切块，得到不同尺度下的切块血管样本图像；针对任意一个尺度下的切块血管样本图像，利用血管内径分割模型，对该尺度下的切块血管样本图像进行血管内径分割，得到该尺度下的血管内径分割结果；基于该尺度下的血管内径分割结果，确定该尺度下的血管内径分割损失；基于该尺度下的血管内径分割损失，调整所述血管内径分割模型的网络参数；基于每个尺度下的切块血管样本图像，在针对前一尺度调整所述血管内径分割模型的网络参数的基础上，重新执行上述步骤，直至满足预设训练条件，其中，训练后的所述血管内径分割模型用于对待处理血管图像进行血管内径分割。
[0005]在一种可能的实现方式中，所述基于所述血管中心线，对所述目标血管样本图像进行不同尺度的切块，得到不同尺度下的切块血管样本图像，包括：根据多个预设的尺度，分别确定每个尺度下的滑动窗口；针对任意一个尺度，沿所述血管中心线，根据该尺度下的滑动窗口，对所述目标血管样本图像进行滑动切块，确定该尺度下的切块血管样本图像。
[0006]在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据所述目标血管样本图像对应的内径掩膜，确定内径权重，其中，所述内径权重由血管中心向血管边缘逐渐增大，所述内径掩膜用于指示所述目标血管样本图像中的血管内径区域；基于所述内径掩膜、所述目标血管样本图像对应的血管掩膜，确定斑块权重，其中，所述斑块权重由斑块中心向斑块边缘逐渐增大，所述血管掩膜用于指示所述目标血管样本图像中的血管区域，所述血管内径区域为所述血管区域去除掉所有斑块后的剩余区域。
[0007]在一种可能的实现方式中，对于所述目标血管样本图像中任意一个斑块，该斑块对应的斑块权重与该斑块的体积大小呈负相关。
[0008]在一种可能的实现方式中，所述针对任意一个尺度下的切块血管样本图像，利用
血管内径分割模型，对该尺度下的切块血管样本图像进行血管内径分割，得到该尺度下的血管内径分割结果，包括：基于所述血管内径分割模型、所述内径权重和所述斑块权重，对该尺度下的切块血管样本图像进行血管内径分割，得到该尺度下的血管内径分割结果。
[0009]在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据第一血管样本图像在对应的血管掩膜范围内的方差，确定所述第一血管样本图像中血管区域的对比度，其中，所述第一血管样本图像为对原始血管样本图像进行图像处理后得到的，所述血管掩膜用于指示所述第一血管样本图像中的所述血管区域；根据所述血管区域的对比度，在所述血管区域中分别模拟钙化斑块和非钙化斑块，得到第二血管样本图像；将所述第二血管样本图像与所述血管掩膜进行拼接，得到所述目标血管样本图像。
[0010]在一种可能的实现方式中，所述根据所述血管区域的对比度，在所述血管区域中分别模拟钙化斑块和非钙化斑块，包括：在所述血管区域中对比度小于第一预设阈值的位置处，模拟生成所述钙化斑块；在所述血管区域中对比度大于第二预设阈值的位置处，模拟生成所述非钙化斑块，其中，所述第二预设阈值大于所述第一预设阈值。
[0011]在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：对原始血管样本图像进行数据预处理，得到预处理后的血管样本图像，其中，所述数据预处理包括重采样处理和归一化处理；对所述预处理后的血管样本图像进行数据增强处理，得到多个所述第一血管样本图像，其中，所述数据增强处理包括平移、旋转、翻转、亮度变化中的至少一种。
[0012]根据本公开的另一方面，提供了一种血管图像分割方法，包括：获取待处理血管图像；基于血管内径分割模型对所述待处理血管图像进行血管内径分割，确定所述待处理血管图像对应的血管内径分割结果，其中，所述血管内径分割模型通过上述的方法训练得到。
[0013]根据本公开的一方面，提供了一种网络模型训练装置，包括：中心线确定模块，用于确定目标血管样本图像对应的血管中心线；切块模块，用于基于所述血管中心线，对所述目标血管样本图像进行不同尺度的切块，得到不同尺度下的切块血管样本图像；血管内径分割模块，用于针对任意一个尺度下的切块血管样本图像，利用血管内径分割模型，对该尺度下的切块血管样本图像进行血管内径分割，得到该尺度下的血管内径分割结果；损失确定模块，用于基于该尺度下的血管内径分割结果，确定该尺度下的血管内径分割损失；参数调整模块，用于基于该尺度下的血管内径分割损失，调整所述血管内径分割模型的网络参数；迭代训练模块，用于基于每个尺度下的切块血管样本图像，在针对前一尺度调整所述血管内径分割模型的网络参数的基础上，重新执行上述步骤，直至满足预设训练条件，其中，训练后的所述血管内径分割模型用于对待处理血管图像进行血管内径分割。
[0014]根据本公开的一方面，提供了一种血管图像分割装置，包括：获取模块，用于获取待处理血管图像；血管内径分割模块，用于基于血管内径分割模型对所述待处理血管图像进行血管内径分割，确定所述待处理血管图像对应的血管内径分割结果，其中，所述血管内径分割模型通过上述的方法训练得到。
[0015]根据本公开的一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行上述方法。
[0016]根据本公开的一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。
[0017]在本公开实施例中，通过确定目标血管样本图像对应的血管中心线，并基于血管中心线，对目标血管样本图像进行不同尺度的切块，得到不同尺度下的切块血管样本图像，可以减少每个切块血管样本图像中的背景噪声数据，同时增加切块血管样本图像的尺度多样性。针对任意一个尺度下的切块血管样本图像，利用血管内径分割模型，对该尺度下的切块血管样本图像进行血管内径分割，得到该尺度下的血管内径分割结果，由于每个尺度下的切块血管样本图像中背景噪声数据较少，从而可以提升血管内径分割模型的分割速度。基于该尺度下的血管内径分割结果，确定该尺度下的血管内径分割损失，基于该尺度下的血管内径分割损失，调整血管内径分割模型的网络参数，并基于每个尺度下的切块血管样本图像，在针对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网络模型训练方法，其特征在于，包括：确定目标血管样本图像对应的血管中心线；基于所述血管中心线，对所述目标血管样本图像进行不同尺度的切块，得到不同尺度下的切块血管样本图像；针对任意一个尺度下的切块血管样本图像，利用血管内径分割模型，对该尺度下的切块血管样本图像进行血管内径分割，得到该尺度下的血管内径分割结果；基于该尺度下的血管内径分割结果，确定该尺度下的血管内径分割损失；基于该尺度下的血管内径分割损失，调整所述血管内径分割模型的网络参数；基于每个尺度下的切块血管样本图像，在针对前一尺度调整所述血管内径分割模型的网络参数的基础上，重新执行上述步骤，直至满足预设训练条件，其中，训练后的所述血管内径分割模型用于对待处理血管图像进行血管内径分割。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述血管中心线，对所述目标血管样本图像进行不同尺度的切块，得到不同尺度下的切块血管样本图像，包括：根据多个预设的尺度，分别确定每个尺度下的滑动窗口；针对任意一个尺度，沿所述血管中心线，根据该尺度下的滑动窗口，对所述目标血管样本图像进行滑动切块，确定该尺度下的切块血管样本图像。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述目标血管样本图像对应的内径掩膜，确定内径权重，其中，所述内径权重由血管中心向血管边缘逐渐增大，所述内径掩膜用于指示所述目标血管样本图像中的血管内径区域；基于所述内径掩膜、所述目标血管样本图像对应的血管掩膜，确定斑块权重，其中，所述斑块权重由斑块中心向斑块边缘逐渐增大，所述血管掩膜用于指示所述目标血管样本图像中的血管区域，所述血管内径区域为所述血管区域去除掉所有斑块后的剩余区域。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对于所述目标血管样本图像中任意一个斑块，该斑块对应的斑块权重与该斑块的体积大小呈负相关。5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述针对任意一个尺度下的切块血管样本图像，利用血管内径分割模型，对该尺度下的切块血管样本图像进行血管内径分割，得到该尺度下的血管内径分割结果，包括：基于所述血管内径分割模型、所述内径权重和所述斑块权重，对该尺度下的切块血管样本图像进行血管内径分割，得到该尺度下的血管内径分割结果。6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据第一血管样本图像在对应的血管掩膜范围内的方差，确定所述第一血管样本图像中血管区域的对比度，其中，所述第一血管样本图像为对原始血管样本图像进行图像处理后得到的，所述血管掩膜用于指示所述第一血管样本图像中的所述血管区域；根据所述血管区域的对比度，在所述血管区域中分别模拟钙化斑块和非钙化斑块，得到第二血管样本图像；将所述第二血管样本图像与所述血...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖嘉，王文集，夏清，徐利建，
申请(专利权)人：北京市商汤科技开发有限公司，
类型：发明
国别省市：