一种用于测量在体局部循环血管的智能观测方法技术

本发明专利技术提供了一种用于测量在体局部循环血管的智能观测方法，属于智能观测技术领域，其方法包括：根据心跳周期对局部循环血管进行周期性照射，捕捉得到每个时刻下的反射光信息并进行预处理，构建得到周期性循环血管集；对同位置的血管形变情况进行统计，得到每个位置的第一周期性形变序列；采集包含局部循环血管的三维图像，并对三维图像进行预标注，且对预标注图像进行血管分割，得到若干三维曲面，并将三维曲面进行二维映射，构建得到二维图像；构建得到每个位置的第二周期性形变序列；将所有周期性性形变序列进行对比分析，确定局部循环血管的构造以及血流向，并判定局部循环血管是否存在异常。提高观测的精准性，便于辅助治疗。疗。疗。

【技术实现步骤摘要】
一种用于测量在体局部循环血管的智能观测方法


[0001]本专利技术涉及智能观测
，特别涉及一种用于测量在体局部循环血管的智能观测方法。

技术介绍

[0002]鼻腔黏膜内含有丰富的血管，循环血管的收缩和舒张是鼻腔黏膜病理生理的主要影响因素。同时，鼻黏膜的局部血管循环是鼻腔能够快速吸收药物的生理结构基础，药物对循环血管的作用效果影响药物经鼻黏膜吸收的效率。黏膜内的循环血管的生理状态影响鼻黏膜黏液纤毛清除功能。因此，能够在体同步评价鼻黏膜黏液纤毛清除功能和分析鼻用药物对循环血管影响的方法具有重要意义。在体情况实时观察药物对毛细血管的影响可以更好的去分析鼻用药物及赋形剂对黏液纤毛清除功能和局部循环血管的影响。现在目前尚无可以应用于在体观测鼻黏膜局部循环血管的方法。因此，本专利技术提出一种用于测量在体局部循环血管的智能观测方法。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种用于测量在体局部循环血管的智能观测方法，用以通过周期性照射以及周期性单位图像采集，为局部循环血管的精准分析提供基础，且通过进行周期性序列的对比分析，来确定局部循环血管的构造和流向，提高观测的精准性，便于辅助治疗。
[0004]本专利技术提供一种用于测量在体局部循环血管的智能观测方法，包括：步骤1：根据心跳周期对局部循环血管进行周期性照射，捕捉得到每个时刻下的反射光信息，并对不同时刻下的反射光信息进行预处理，构建得到周期性循环血管集；步骤2：根据所述周期性循环血管集对同位置的血管形变情况进行统计，得到每个位置的第一周期性形变序列；步骤3：采集包含所述局部循环血管的三维图像，并对所述三维图像进行预标注，且对预标注图像进行血管分割，得到若干三维曲面，并将所述三维曲面进行二维映射，构建得到二维图像；步骤4：获取周期性二维图像，构建得到每个位置的第二周期性形变序列；步骤5：将所述第一周期性形变序列、第二周期性形变序列以及标准周期性形变序列进行对比分析，确定局部循环血管的构造以及血流向，并判定局部循环血管是否存在异常。
[0005]优选的，根据心跳周期对局部循环血管进行周期性照射之前，包括：根据历史心脏收缩规律，确定不同规律下的历史周期；从所有历史周期中筛选最大周期作为第一周期，同时，从所有历史周期中筛选最高频次周期作为第二周期；根据所述第一周期以及第二周期，得到心跳周期Z1：
；其中，T1表示第一周期；T2表示第二周期；n1表示历史周期中存在的周期数量；n2表示最高频次周期的出现次数；表示所有周期数量中除去最高频次周期数量之外的剩余周期的平均值；[ ]表示取整符号。
[0006]优选的，对不同时刻下的反射光信息进行预处理，构建得到周期性循环血管集，包括：确定周期性照射设备的设备工作属性；确定每个位置的反射信息的反射能量，并从属性
‑
能量
‑
转换映射表调取与所述反射能量匹配的转换系数，构建得到初始图像；根据周期性照射设备与局部循环血管在对应照射时刻的照射位置关系以及照射环境，确定对应时刻对于每个位置的照射影响因子；基于所述照射影响因子，对所述初始图像上的匹配边界点进行调整，得到对应时刻的循环血管图像，并统计得到周期性循环血管集。
[0007]优选的，根据所述周期性循环血管集对同位置的血管形变情况进行统计，得到每个位置的第一周期性形变序列，包括：获取每个时刻下同个位置的内血管宽度以及外血管宽度，得到血管数组；将同位置的第一时刻与相邻第二时刻的血管数组进行同内部以及同外部比较，得到第一平均形变值，直到同位置周期性比较结束，得到第一阵列；将同位位置的第一时刻的血管数组分别与对应位置的标准数据进行同内部以及同外部比较，得到第二平均形变值，直到同位置周期性比较结束，得到第二阵列；基于所述第二阵列对第一阵列进行修正，得到第一周期性形变序列。
[0008]优选的，对所述三维图像进行预标注，包括：根据血管标注标准，自动对所述三维图像中符合要求的血管进行相应的包络标注；根据包络标注结果，得到预标注图像；其中，所述血管标注标准包含若干标注要求，且每个标注要求对应的显著性标注颜色不同。
[0009]优选的，对预标注图像进行血管分割，得到若干三维曲面，并将所述三维曲面进行二维映射，构建得到二维图像，包括：将预标注图像输入到特征分析模型中，输出相邻包络之间的衔接特征；将所述预标注图像输入到曲面获取模型中，确定每个包络的中心线并输出相应的初始曲面，且根据所述初始曲面中各顶点的第一特征以及所述中心线与对应包络的包裹特征，对所述初始曲面进行优化，得到对应包络的优化曲面；根据优化曲面上的包络与相邻曲面的包络之间的中心线的线关系以及与相邻曲面的包络的衔接特征，将优化曲面进行拼接融合及自交检测，得到三维曲面；
根据每个三维曲面的曲面像素点进行内部包络的像素拟合，得到包络矢量，并将同个三维曲面中同标注的所有包络矢量与对应标注的标准矢量进行距离计算得到距离序列，并进行距离拟合，得到拟合直线；若所述拟合直线的直线系数在预设范围内，则判定对应同标注的包络合格；若不在预设范围内，则筛选距离序列中不符合距离差值标准的序列所对应的标注，进行异常标注；获取异常标注的包络像素，并按照同标注包络一致原则，对相应异常包络进行重新标注，得到合格包络；基于所有合格包络，对相应三维曲面进行更新；将更新后的三维曲面按照从上到下、从左到右的方向，依次进行单位面积的归一化处理，得到每个单位块的归一化数组；对所述归一化数据中的第一值与第二值进行权加处理，得到最后值，其中，所述第一值、第二值与对应单位块中的包络标注结果以及包络中包含的像素信息相关；将所述三维曲面进行二维映射，并根据所述最后值对二维映射结果中的单位块进行渲染，得到二维图像。
[0010]优选的，将所述第一周期性形变序列、第二周期性形变序列以及标准周期性形变序列进行对比分析，确定局部循环血管的构造以及血流向，包括：将所述第一周期性形变序列、第二周期性形变序列以及标准周期性形变序列进行位置对齐，构建得到同时刻下的形变矩阵X:；其中，表示形变矩阵中第i行第j列的形变值，且i的取值范围为[1,n]，j的取值范围为[1,2,3]；其中，所述形变矩阵的行为同时刻下每个位置的形变值，所述形变矩阵的列为不同时刻下同位置的形变值，n表示局部循环血管中的位置总个数；计算形变矩阵X中每列的偏离程度，并筛选最大偏离度；若，则根据对相应列的第一序列以及第二序列进行调整；若，则根据对相应列的第一序列以及第二序列进行调整；否则，根据对相应列的第一序列以及第二序列进行调整；根据调整结果，对同时刻下的形变矩阵X进行更新，得到同时刻下的血管更新形变序列，进而得到周期性更新序列，且结合血管流动标准，确定局部循环血管的构造以及血流向;其中，调整过程如下：
；其中，表示对第一序列进行调整后的值；表示对应第一序列的值；当时，表示对应第一序列所对应存在一个相邻序列的值；当时，表示对应第一序列所对应存在左相邻序列的值，表示对应第一序列所对应存在右相邻序列的值；表示对第二序列进行调整后的值；表示对应第二序列的值；j1的取值为1、2、3，当j本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于测量在体局部循环血管的智能观测方法，其特征在于，包括：步骤1：根据心跳周期对局部循环血管进行周期性照射，捕捉得到每个时刻下的反射光信息，并对不同时刻下的反射光信息进行预处理，构建得到周期性循环血管集；步骤2：根据所述周期性循环血管集对同位置的血管形变情况进行统计，得到每个位置的第一周期性形变序列；步骤3：采集包含所述局部循环血管的三维图像，并对所述三维图像进行预标注，且对预标注图像进行血管分割，得到若干三维曲面，并将所述三维曲面进行二维映射，构建得到二维图像；步骤4：获取周期性二维图像，构建得到每个位置的第二周期性形变序列；步骤5：将所述第一周期性形变序列、第二周期性形变序列以及标准周期性形变序列进行对比分析，确定局部循环血管的构造以及血流向，并判定局部循环血管是否存在异常。2.根据权利要求1所述的用于测量在体局部循环血管的智能观测方法，其特征在于，根据心跳周期对局部循环血管进行周期性照射之前，包括：根据历史心脏收缩规律，确定不同规律下的历史周期；从所有历史周期中筛选最大周期作为第一周期，同时，从所有历史周期中筛选最高频次周期作为第二周期；根据所述第一周期以及第二周期，得到心跳周期Z1：；其中，T1表示第一周期；T2表示第二周期；n1表示历史周期中存在的周期数量；n2表示最高频次周期的出现次数；表示所有周期数量中除去最高频次周期数量之外的剩余周期的平均值；[ ]表示取整符号。3.根据权利要求1所述的用于测量在体局部循环血管的智能观测方法，其特征在于，对不同时刻下的反射光信息进行预处理，构建得到周期性循环血管集，包括：确定周期性照射设备的设备工作属性；确定每个位置的反射信息的反射能量，并从属性
‑
能量
‑
转换映射表调取与所述反射能量匹配的转换系数，构建得到初始图像；根据周期性照射设备与局部循环血管在对应照射时刻的照射位置关系以及照射环境，确定对应时刻对于每个位置的照射影响因子；基于所述照射影响因子，对所述初始图像上的匹配边界点进行调整，得到对应时刻的循环血管图像，并统计得到周期性循环血管集。4.根据权利要求1所述的用于测量在体局部循环血管的智能观测方法，其特征在于，根据所述周期性循环血管集对同位置的血管形变情况进行统计，得到每个位置的第一周期性形变序列，包括：获取每个时刻下同个位置的内血管宽度以及外血管宽度，得到血管数组；
将同位置的第一时刻与相邻第二时刻的血管数组进行同内部以及同外部比较，得到第一平均形变值，直到同位置周期性比较结束，得到第一阵列；将同位位置的第一时刻的血管数组分别与对应位置的标准数据进行同内部以及同外部比较，得到第二平均形变值，直到同位置周期性比较结束，得到第二阵列；基于所述第二阵列对第一阵列进行修正，得到第一周期性形变序列。5.根据权利要求1所述的用于测量在体局部循环血管的智能观测方法，其特征在于，对所述三维图像进行预标注，包括：根据血管标注标准，自动对所述三维图像中符合要求的血管进行相应的包络标注；根据包络标注结果，得到预标注图像；其中，所述血管标注标准包含若干标注要求，且每个标注要求对应的显著性标注颜色不同。6.根据权利要求1所述的用于测量在体局部循环血管的智能观测方法，其特征在于，对预标注图像进行血管分割，得到若干三维曲面，并将所述三维曲面进行二维映射，构建得到二维图像，包括：将预标注图像输入到特征分析模...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘晨，韩阳，葛文彤，张杰，王生才，逄川，王蓬鹏，唐力行，肖潇，杨小健，张薇，刘雯菁，
申请(专利权)人：首都医科大学附属北京儿童医院，
类型：发明
国别省市：