一种用于确定血流特性的方法技术

本说明书实施例提供一种用于确定血流特性的方法

【技术实现步骤摘要】
一种用于确定血流特性的方法、系统、装置和存储介质


[0001]本说明书涉及医学图像处理领域，特别涉及一种用于确定血流特性的方法
、
系统
、
装置和存储介质
。

技术介绍

[0002]血管
(
例如，冠状动脉血管
、
颈动脉血管
、
下肢血管等
)
时常会出现不同类型的斑块和不同程度的狭窄情况，而不同类型的斑块和不同程度的狭窄与血管的异常情况密切相关，因此，检测血管的血流特性十分重要
。
现有技术中血管的血流特性通常通过视觉评估进行，存在很大的观察者间差异和较大的主观性
。
[0003]因此，需要提供一种用于确定血流特性的方法
、
系统
、
装置和存储介质，用于更加准确地确定血管的血流特性
。

技术实现思路

[0004]本说明书实施例之一提供一种用于确定血流特性的方法
。
所述用于确定血管的血流特性的方法包括：获取血管图像；基于所述血管图像确定与所述血管图像对应的点云数据，其中，所述点云数据包括血管点的空间特征
、
结构特征
、
第一血流特征以及所述血管点的局部点集特征中的至少一种；通过血流特性确定模型基于所述点云数据，确定所述血管点的第二血流特征
。
[0005]本说明书实施例之一提供一种用于确定血流特性的系统，血管图像获取模块，用于获取血管图像；点云数据获取模块，用于基于所述血管图像确定与所述血管图像对应的点云数据，其中，所述点云数据包括血管点的空间特征
、
结构特征
、
第一血流特征以及所述血管点的局部点集特征中的至少一种；血流特征确定模块，用于通过血流特性确定模型基于所述点云数据，确定所述血管点的第二血流特征
。
[0006]本说明书实施例之一提供一种用于确定血流特性的装置，所述装置包括至少一个处理器以及至少一个存储器，所述至少一个存储器用于存储计算机指令；所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令中的至少部分指令以实现用于确定血流特性的方法
。
[0007]本说明书实施例之一提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行用于确定血流特性的方法
。
附图说明
[0008]本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述
。
这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
[0009]图1是根据本说明书一些实施例所示的用于确定血流特性的系统的应用场景示意图；
[0010]图2是根据本说明书一些实施例所示的用于确定血流特性的系统的示例性框图；
[0011]图3是根据本说明书一些实施例所示的用于确定血流特性的方法的示例性流程图；
[0012]图4是根据本说明书一些实施例所示的获取虚拟血管的点云数据的示例性流程图；
[0013]图5是根据本说明书另一些实施例所示的获取虚拟血管的点云数据的示例性流程图；
[0014]图6是根据本说明书另一些实施例所示的血管图像的示意图；
[0015]图7是根据本说明书另一些实施例所示的基于虚拟血管的点云数据训练血流特性确定模型的示意图；
[0016]图8是根据本说明书另一些实施例所示的血管点的局部点集特征的示意图
。
具体实施方式
[0017]为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍
。
显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景
。
除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作
。
[0018]应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和
/
或“模块”是用于区分不同级别的不同组件
、
元件
、
部件
、
部分或装配的一种方法
。
然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语
。
[0019]如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和
/
或“该”等词并非特指单数，也可包括复数
。
一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素
。
[0020]本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作
。
应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行
。
相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤
。
同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作
。
[0021]图1是根据本说明书一些实施例所示的用于确定血流特性的系统的应用场景
100
示意图
。
[0022]在一些实施例中，应用场景
100
可以包括处理设备
110、
网络
120、
用户终端
130、
存储设备
140
和图像获取设备
150。
应用场景
100
可以通过实施本说明书中披露的方法和
/
或过程确定血管点的第二血流特征
。
[0023]处理设备
110
可以用于处理来自应用场景
100
的至少一个组件或外部数据源
(
例如，云数据中心
)
的数据和
/
或信息
。
处理设备
110
可以通过网络
120
从用户终端
130、
存储设备
140
和
/
或图像获取设备
150
访问数据和
/
或信息
。
处理设备
110
可以直接连接用户终端
130、
存储设备
140
和
/
或图像获取设备
150
以访问信息和
/
或数据
。
例如，处理设备
110
可以从用户终端
130、
存储设备
140
和
/
或图像获取设备
150
获取血管图像
。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用于确定血流特性的方法，包括：获取血管图像；基于所述血管图像确定与所述血管图像对应的点云数据，其中，所述点云数据包括血管点的空间特征
、
结构特征
、
第一血流特征以及所述血管点的局部点集特征中的至少一种；将所述点云数据输入至血流特性确定模型基于所述点云数据，获取所述血管点的第二血流特征
。2.
如权利要求1所述的方法，用于训练所述血流特性确定模型的训练数据至少包括虚拟血管的点云数据，所述虚拟血管的点云数据包括至少一个虚拟血管点的空间特征
、
结构特征
、
第一血流特征以及局部点集特征中的至少一种
。3.
如权利要求2所述的方法，获取所述虚拟血管的点云数据包括：获取样本血管的点云数据；通过所述样本血管的点云数据训练深度学习网络模型；通过训练后的所述深度学习网络模型生成所述虚拟血管的点云数据
。4.
如权利要求2所述的方法，获取所述虚拟血管的点云数据包括：生成至少一根血管中心线；对于每根所述血管中心线的每个点，生成所述每个点的虚拟截面；基于所述虚拟截面，生成所述虚拟血管的点云数据
。5.
一种用于确定血流特性的系统，包括：血管图像获取模块，用于获取血管图像；点云数据获取模块，用于基于所述血管图像确定与所述血管图像对应的点云数据，其中，所述点云数据包括血管点的空...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭健，
申请(专利权)人：上海联影医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：