一种血管识别方法技术

本申请提供了一种血管识别方法

【技术实现步骤摘要】
一种血管识别方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及医学影像处理
，尤其涉及一种血管识别方法
、
装置
、
电子设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]血管类别的准确识别对于后续的冠脉疾病分析和诊断具有重要意义
。
当前的技术主要分为两种，一种是基于人工设计规则的方法，通过在人工设定的空间中设置已知类型血管的特征区域数据，使用未知类型的测试血管数据与空间进行关联，与已知的数据特征进行比对，从而得到测试血管的类别；另一种是基于深度学习的训练方法，使用卷积经网络提取的血管特征和点云提取的中线点特征，并结合神经随机语法模型，通过深度学习模型输出血管的类别，然而准确度较低
。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种血管识别方法
、
装置
、
电子设备及存储介质
。
[0004]根据本申请的第一方面，提供了一种血管识别方法，该方法包括：获取待识别血管的血管造影图像；根据所述血管造影图像，获取所述待识别血管的血管中线点的三维坐标集合；根据所述三维坐标集合，生成所述待识别血管的血管树，并获取所述血管树中的所有血管段和血管段之间的连接关系；根据所述血管段之间的连接关系，将每两个具有设定连接关系的血管段确定为血管段对；对每个血管段对进行类别识别，得到每个血管段的血管类别
。
[0005]根据本申请一实施方式，所述根据所述待识别血管的血管造影图像，获取所述待识别血管的血管中线点的三维坐标集合，包括：根据所述血管造影图像，对所述待识别血管进行血管分割，获得血管分割结果；将所述血管分割结果中每个血管的宽度腐蚀为一个像素点；确定所述每个血管对应的至少一个像素为所述待识别血管的血管中线点；确定所述至少一个像素对应的三维坐标集合，为所述待识别血管的血管中线点的三维坐标集合
。
[0006]根据本申请一实施方式，所述三维坐标集合包括所述待识别血管的所有血管中线点和每个血管中线点的三维坐标和分类标签；相应的，所述根据所述三维坐标集合，生成所述待识别血管的血管树，并获取所述血管树中的所有血管段和血管段之间的连接关系，包括：将所述三维坐标集合中的所有血管中线点映射为血管树；确定所述血管树中符合设定条件的血管中线点为分叉点；根据每个分叉点，获取所述血管树中的所有血管段以及血管段之间的连接关系
。
[0007]根据本申请一实施方式，对每个血管段对进行类别识别，包括：获取每个血管段的血管特征；将所述每个血管段对中的血管段的血管特征进行特征融合，得到所述每个血管段对的段特征；获取预设的血管段对连接模板数据，所述血管段对连接模板数据包括多个正确相连血管段对
、
每个正确相连血管段对中每个正确血管段的正确类别以及所述每个正确相连血管段对的血管段特征；根据所述每个血管段对的段特征和所述每个正确相连血管
段对的血管段特征，将所述每个血管段对与所述血管段对连接模板数据进行匹配，得到所述每个血管段对的类别识别结果；根据所述每个血管段对的类别识别结果，确定所述每个血管段的血管类别
。
[0008]根据本申请一实施方式，获取每个血管段的血管特征，包括：获取所述每个血管段中的所有血管中线点；提取所述每个血管段中的所有血管中线点的点特征，得到所述每个血管段的点特征集；对所述每个血管段的点特征集中的所有点特征进行特征融合，得到所述每个血管段的初始血管特征；根据所述血管段之间的连接关系和所述每个血管段的初始血管特征，对所述每个血管段进行特征交互，得到所述每个血管段的所述血管特征
。
[0009]根据本申请一实施方式，所述对每个点特征集中的所有点特征进行特征融合，包括：将所述每个血管段的点特征集中的点特征和预设向量进行连接，得到所述每个血管段对应的血管张量；根据所述每个血管段对应的所有血管中线点的三维坐标，对所述血管张量进行位置编码，得到所述每个血管段对应的具有位置编码的血管张量；将所述每个血管段对应的具有位置编码的血管张量输入至编码器，得到所述每个血管段的初始血管特征
。
[0010]根据本申请一实施方式，根据所述每个血管段对的段特征和所述每个正确相连血管段对的血管段特征，将所述每个血管段对与所述血管段对连接模板数据进行匹配，包括：根据所述每个血管段对的段特征和所述每个正确相连血管段对的血管段特征，计算所述每个血管段对与所述血管段对连接模板数据中的每个正确相连血管段对的余弦相似度，得到所述每个血管段对的余弦相似度计算结果；根据所述每个血管段对的余弦相似度计算结果，确定所述每个血管段对的类别识别结果
。
[0011]根据本申请的第二方面，提供了一种血管识别装置，该装置包括：第一获取模块，用于获取待识别血管的血管造影图像；第二获取模块，用于根据所述血管造影图像，获取所述待识别血管的血管中线点的三维坐标集合；第三获取模块，用于根据所述三维坐标集合，生成所述待识别血管的血管树，并获取所述血管树中的所有血管段和血管段之间的连接关系；确定模块，用于根据所述血管段之间的连接关系，将每两个具有设定连接关系的血管段确定为血管段对；识别模块，用于对每个血管段对进行类别识别，得到每个血管段的血管类别
。
[0012]根据本申请的第三方面，提供了一种电子设备，包括：
[0013]至少一个处理器；以及
[0014]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0015]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申请所述的方法
。
[0016]根据本申请的第四方面，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申请所述的方法
。
[0017]本申请实施例的方法，获取待识别血管的血管造影图像；根据所述血管造影图像，获取所述待识别血管的血管中线点的三维坐标集合；根据所述三维坐标集合，生成所述待识别血管的血管树，并获取所述血管树中的所有血管段和血管段之间的连接关系；根据所述血管段之间的连接关系，将每两个具有设定连接关系的血管段确定为血管段对；对每个血管段对进行类别识别，得到每个血管段的血管类别
。
如此，通过对血管段对进行类别识别，以确定每个血管段的血管类别，充分考虑了血管段之间的连接关系，有效提高了血管识
别的准确度
。
[0018]需要理解的是，本申请的教导并不需要实现上面所述的全部有益效果，而是特定的技术方案可以实现特定的技术效果，并且本申请的其他实施方式还能够实现上面未提到的有益效果
。
附图说明
[0019]通过参考附图阅读下文的详细描述，本申请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申请的若干实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种血管识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别血管的血管造影图像；根据所述血管造影图像，获取所述待识别血管的血管中线点的三维坐标集合；根据所述三维坐标集合，生成所述待识别血管的血管树，并获取所述血管树中的所有血管段和血管段之间的连接关系；根据所述血管段之间的连接关系，将每两个具有设定连接关系的血管段确定为血管段对；对每个血管段对进行类别识别，得到每个血管段的血管类别
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待识别血管的血管造影图像，获取所述待识别血管的血管中线点的三维坐标集合，包括：根据所述血管造影图像，对所述待识别血管进行血管分割，获得血管分割结果；将所述血管分割结果中每个血管的宽度腐蚀为一个像素点；确定所述每个血管对应的至少一个像素为所述待识别血管的血管中线点；确定所述至少一个像素对应的三维坐标集合，为所述待识别血管的血管中线点的三维坐标集合
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述三维坐标集合包括所述待识别血管的所有血管中线点和每个血管中线点的三维坐标和分类标签；相应的，所述根据所述三维坐标集合，生成所述待识别血管的血管树，并获取所述血管树中的所有血管段和血管段之间的连接关系，包括：将所述三维坐标集合中的所有血管中线点映射为血管树；确定所述血管树中符合设定条件的血管中线点为分叉点；根据每个分叉点，获取所述血管树中的所有血管段以及血管段之间的连接关系
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对每个血管段对进行类别识别，包括：获取每个血管段的血管特征；将所述每个血管段对中的血管段的血管特征进行特征融合，得到所述每个血管段对的段特征；获取预设的血管段对连接模板数据，所述血管段对连接模板数据包括多个正确相连血管段对
、
每个正确相连血管段对中每个正确血管段的正确类别以及所述每个正确相连血管段对的血管段特征；根据所述每个血管段对的段特征和所述每个正确相连血管段对的血管段特征，将所述每个血管段对与所述血管段对连接模板数据进行匹配，得到所述每个血管段对的类别识别结果；根据所述每个血管段对的类别识别结果，确定所述每个血管段的血管类别
。5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，获取每个血管段的血管特征，包括：获取所述每个血管段中的所有血管中线点；提取所述每个血管段中的所有血管中线点的点特征，得到所...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宇航，赵子威，丁佳，
申请(专利权)人：北京医准医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：