【技术实现步骤摘要】
本申请涉及医疗，尤其是涉及一种血管中斑块的识别方法及装置。
技术介绍
1、随着社会经济的高速发展，血管疾病已是关注度极高的话题，其中，冠状动脉粥样硬化斑块中的高危/易损斑块通常存在于冠脉斑块形成的早期，是急性心血管事件发生的主要诱因。故，血管疾病的治疗技术和预防水平是其中的重中之重。但是不管是治疗，还是预防，都离不开对血管形态的研究，因此，血管斑块的自动化检测具有重要的研究价值、临床价值和实际意义。
2、现有研究大多使用传统机器学习方法检测冠状动脉中的高危斑块，即首先由经验丰富的专家手工设计特征，然后将提取出的特征送入机器学习分类器中预测斑块类型。单这个过程严重依赖操作者的经验和丰富的专业知识，并且是费时费力的。但是，鉴于冠脉斑块样本特征的多样性，机器学习方法在设计特征时，很难设计出针对高危斑块的特异性特征，且严重依赖操作者的经验和丰富的专业知识，费时费力，并且，由于冠状动脉高危斑块的特性，一个斑块通常跨越多张ccta扫描，单个图像对应单个标签的深度学习训练方式存在误差，不适用于高危斑块检测任务。
3、因此，使用传统机器学习方法实现冠状动脉高危斑块的检测仍然存在一定的局限性。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请的目的在于提供一种血管中斑块的识别方法及装置，可有效的识别出血管中存在的高危斑块。
2、本申请实施例提供了一种血管中斑块的识别方法，所述识别方法包括：
3、当待识别的目标血管中存在斑块时，根据所述目标血管的原始总医学影像，确定每
4、针对每个分支血管，根据原始斑块医学影像数据中的像素值和区域类型划分规则，对该分支血管中每个斑块所对应的斑块区域进行划分，确定出至少一个斑块子区域以及每个斑块子区域的区域类型；
5、针对存在任一指定区域类型的目标斑块子区域的每个目标分支血管，根据高危斑块评定规则以及对应的影像参数对该目标分支血管中的存在目标斑块子区域的斑块区域进行识别，确定该目标分支血管是否存在高危斑块；
6、若存在，输出该目标分支血管的高危斑块识别结果；所述斑块识别结果中包括高危斑块类型、斑块位置以及目标分支血管的血管名称。
7、可选的，通过以下步骤确定待识别的目标血管中是否存在斑块：
8、获取所述目标血管的三维重建血管模型；
9、根据形态学处理方法，识别所述目标血管的三维重建血管模型中是否存在突变区域；
10、若存在，确定所述目标血管中存在斑块。
11、可选的，通过以下步骤构建所述目标血管的三维重建血管模型：
12、对所述目标血管的原始总医学影像进行中心线提取处理，确定出所述目标血管的中心线；
13、根据所述目标血管的中心线和原始医学影像进行轮廓识别，确定出所述目标血管的内膜轮廓和外膜轮廓；
14、分别对所述目标血管的内膜轮廓和外膜轮廓进行放样处理，得到所述目标血管的内膜曲面模型和外膜曲面模型；
15、根据所述目标血管的内膜曲面模型和外径曲面模型，进行体填充处理，得到所述目标血管的三维血管模型；所述目标血管的三维血管模型包括内膜三维模型和外膜三维模型。
16、可选的，通过以下步骤确定每个斑块所对应的原始斑块医学影像数据：
17、使用所述目标血管的外膜三维模型减去内膜三维模型后所得到的结果，确定所述目标血管中所有斑块的三维重建结果；
18、根据所有斑块的三维重建结果从所述目标血管的原始总医学影像中提取对应位置的医学影像，确定出每个斑块所对应的原始斑块医学影像数据。
19、可选的，所述区域类型划分规则为对不同区域类型设定不同像素阈值范围，以进行斑块定量分析的规则。
20、可选的，所述针对存在任一指定区域类型的目标斑块子区域的每个目标分支血管，根据高危斑块评定规则以及对应的影像参数对该目标分支血管中的存在目标斑块子区域的斑块区域进行识别，确定该目标分支血管是否存在高危斑块，包括：
21、针对每个目标分支血管中的存在目标斑块子区域的每个斑块区域，根据该斑块区域中的目标斑块子区域的区域类型，确定高危斑块的识别顺序；
22、根据确定出的高危斑块的识别顺序，依次获取识别每种高危斑块所需的影像参数；
23、根据高危斑块评定规则和该种高危斑块所对应的影像参数进行该种高危斑块的识别，直至执行完识别顺序中所有高危斑块的识别，得到该斑块区域所对应的高危斑块识别结果；
24、当该目标分支血管中任一斑块区域所对应的高危斑块识别结果指示存在高危斑块，确定该目标分支血管存在高危斑块。
25、可选的，所述斑块位置包括每个高危斑块的斑块位置，通过以下步骤确定每个高危斑块的斑块位置：
26、当识别出目标分支血管中存在高危斑块时，确定该高危斑块所属的斑块区域；
27、根据确定出的斑块区域和所述原始总医学影像，采用最短距离映射处理方法确定该高危斑块的斑块位置。
28、本申请实施例还提供了一种血管中斑块的识别装置，所述识别装置包括：
29、第一确定模块，用于当待识别的目标血管中存在斑块时，根据所述目标血管的原始总医学影像，确定每个斑块所对应的原始斑块医学影像数据；所述目标血管中包括至少一个分支血管；
30、划分模块，用于针对每个分支血管，根据原始斑块医学影像数据中的像素值和区域类型划分规则，对该分支血管中每个斑块所对应的斑块区域进行划分，确定出至少一个斑块子区域以及每个斑块子区域的区域类型；
31、识别模块，用于针对存在任一指定区域类型的目标斑块子区域的每个目标分支血管，根据高危斑块评定规则以及对应的影像参数对该目标分支血管中的存在目标斑块子区域的斑块区域进行识别，确定该目标分支血管是否存在高危斑块；
32、输出模块，用于当确定出该目标分支血管存在高危斑块是，输出该目标分支血管的高危斑块识别结果；所述斑块识别结果中包括高危斑块类型、斑块位置以及目标分支血管的血管名称。
33、可选的，所述识别装置还包括第二确定模块，所述第二确定模块用于：
34、获取所述目标血管的三维重建血管模型；
35、根据形态学处理方法，识别所述目标血管的三维重建血管模型中是否存在突变区域；
36、若存在，确定所述目标血管中存在斑块。
37、可选的，所述识别装置还包括构建模块，所述构建模块用于：
38、对所述目标血管的原始总医学影像进行中心线提取处理，确定出所述目标血管的中心线；
39、根据所述目标血管的中心线和原始医学影像进行轮廓识别，确定出所述目标血管的内膜轮廓和外膜轮廓；
40、分别对所述目标血管的内膜轮廓和外膜轮廓进行放样处理，得到所述目标血管的内膜曲面模型和外膜曲面模型；
41、根据所述目标血管的内膜曲面本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种血管中斑块的识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：
2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，通过以下步骤确定待识别的目标血管中是否存在斑块：
3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，通过以下步骤构建所述目标血管的三维重建血管模型：
4.根据权利要求3所述的识别方法，其特征在于，通过以下步骤确定每个斑块所对应的原始斑块医学影像数据：
5.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述区域类型划分规则为对不同区域类型设定不同像素阈值范围，以进行斑块定量分析的规则。
6.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述针对存在任一指定区域类型的目标斑块子区域的每个目标分支血管，根据高危斑块评定规则以及对应的影像参数对该目标分支血管中的存在目标斑块子区域的斑块区域进行识别，确定该目标分支血管是否存在高危斑块，包括：
7.根据权利要求6所述的识别方法，其特征在于，所述斑块位置包括每个高危斑块的斑块位置，通过以下步骤确定每个高危斑块的斑块位置：
8.一种血管中斑块的识别装置，其特征在于，所
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过所述总线进行通信，所述机器可读指令被所述处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的识别方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的识别方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种血管中斑块的识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：
2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，通过以下步骤确定待识别的目标血管中是否存在斑块：
3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，通过以下步骤构建所述目标血管的三维重建血管模型：
4.根据权利要求3所述的识别方法，其特征在于，通过以下步骤确定每个斑块所对应的原始斑块医学影像数据：
5.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述区域类型划分规则为对不同区域类型设定不同像素阈值范围，以进行斑块定量分析的规则。
6.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述针对存在任一指定区域类型的目标斑块子区域的每个目标分支血管，根据高危斑块评定规则以及对应的影像参数对该目标分支血管中的存在目标...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘博清，黄星胜，余再新，马骏，郑凌霄，兰宏志，
申请(专利权)人：中南大学湘雅医院，
类型：发明
国别省市：
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