【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学工程领域，具体为一种基于ccta图像的冠状动脉易损斑块识别方法及系统。
技术介绍
1、急性冠状动脉综合征(acs)死亡率高，在心血管疾病死亡中占很大比例，研究表明近70％的acs是由易损斑块破裂引起的。冠状动脉计算机断层扫描血管造影(ccta)是一种公认的无创的诊断冠状动脉的成像方式，也是目前临床用于早期筛查及明确诊断冠心病的重要方法，它可以用来识别冠状动脉斑块和评估血管狭窄程度。但目前临床应用与诊断报告中，ccta评估主要集中在管腔狭窄，对于易损斑块(易损斑块包含四种征象，分别为正性重构、低密度、餐巾环和点状钙化，包含两种及以上征象即认为是易损斑块)的风险评估不足。原因可能为医生需要针对易损斑块特征进行主观判读，且特征评估复杂、诊断过程费时耗力，对医生的专业性要求较高。国际上基于ccta检测冠状动脉斑块的研究较多，maj等人使用rcnn检测冠状动脉斑块，所得结果可根据其空间分布情况来区分钙化、非钙化和混合斑块。该模型对于冠状动脉斑块的检测和表征准确性尚可，但可靠性不高。
技术实现思路
1、针对上述问题，本专利技术提供了一种基于ccta图像的冠状动脉易损斑块识别方法及系统。
2、为了达到上述目的，本专利技术采用了下列技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供了一种基于ccta图像的冠状动脉易损斑块识别方法，包括以下步骤：
4、s1对原始冠状动脉图像进行血管的分割及分段；
5、s2对上述分段血管提取中心线后，获得scpr
6、s3基于scpr图像，对每段血管进行斑块检测；
7、s4图像转换；
8、s5构建冠状动脉易损斑块识别模型并进行模型训练；
9、s6将转换后的图像输入训练好的模型，获得易损斑块识别结果。
10、进一步，所述s1具体为：将原始冠状动脉图像输入已有的冠状动脉分割分段模型，得到分段好的血管掩膜。
11、进一步，所述s2具体为：对s1已分段血管掩膜利用骨架化算法提取中心线后，基于cpr曲面重建技术，获得scpr图像。
12、进一步，所述s3具体为：在每段血管的scpr图像上，通过已开发的斑块检测模型，逐中心点区域内进行斑块检测，得到该血管上的斑块，由起始和终止中心点的位置表示每个斑块的范围。
13、进一步，所述s4中图像转换具体为：在斑块范围内，将每一层三维探针图像的像素值进行映射至普通图片格式，第三维度为1。
14、进一步，所述s5中冠状动脉易损斑块识别模型基于vit模型构建，其具体结构如下，包括：
15、输入编码器：用于将输入图像分割为一组固定大小的图像块，然后将每个图像块通过卷积神经网络cnn提取特征，得到一组向量表示，作为输入序列；
16、位置编码器：用于添加位置嵌入向量来表示输入序列中每个位置的相对和绝对位置信息；
17、编码器：由多个编码层组成，每个编码层包含一个多头自注意力机制和一个前馈全连接网络；自注意力机制能够在序列中同时关注不同位置之间的依赖关系，通过多头机制可以从不同子空间进行特征提取；前馈全连接网络则负责对特征进行非线性变换；
18、归一化层：用于对编码层的输出进行归一化处理；
19、分类器：在编码层之后连接一个线性层，将编码层的输出映射为四种征象的预测概率。
20、进一步，所述s7中模型训练过程为：通过自然图像数据集进行预训练和模型微调，使用训练好的参数初始化模型，然后在易损斑块数据集上再次训练。
21、进一步，所述s7中根获得易损斑块识别结果的具体过程为：首先模型会输出易损斑块四种征象：正性重构、低密度、餐巾环和点状钙化的概率，根据不同的概率可得到征象的识别结果，然后根据是否识别两种及以上的征象获得易损斑块识别结果，若存在两种及以上的征象，则认为是易损斑块，否则为非易损斑块。
22、第二方面，本专利技术提供了一种基于ccta图像的冠状动脉易损斑块识别系统，所述系统用于实现上文所述的基于ccta图像的冠状动脉易损斑块识别方法，所述系统包括血管分割及分段单元、血管中心线提取单元、斑块检测单元、图像转换单元和识别单元，其中血管分割及分段单元用于对原始冠状动脉图像进行血管的分割及分段；血管中心线提取单元用于提取分段血管中心线，获得scpr图像；斑块检测单元用于对scpr图像中的每段血管进行斑块检测；图像转换单元用于在斑块范围内，将每一层三维探针图像转换为普通图片格式；识别单元用于将转换后的图像经过冠状动脉易损斑块识别模型，获得易损斑块识别结果。
23、第三方面，本专利技术提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上文所述的基于ccta图像的冠状动脉易损斑块识别方法。
24、第四方面，本专利技术提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述介质上存储有计算机程序，该计算机程序用于被处理器执行时实现如上文所述的基于ccta图像的冠状动脉易损斑块识别方法。
25、与现有技术相比本专利技术具有以下优点：
26、本专利技术提出的基于vit模型的冠状动脉易损斑块识别模型相比传统cnn网络，能够捕捉整张影像中的全部信息，而且由于不同斑块的长度、成分有所不同，甚至差异很大，以及易损斑块征象存在的位置难以确定的原因，本专利技术基于vit模型构建的冠状动脉易损斑块识别模型的注意力机制可以重点关注斑块不同探针图像的区域，这样有助于高效获取易损斑块征象的视觉特征，提高易损斑块识别的鲁棒性。
27、本专利技术提出的基于ccta图像的冠状动脉易损斑块识别方法，无需医生针对易损斑块特征进行主观判读，大大节省了诊断时间和精力，为临床应用提供了可能性，提高了诊断报告的完整性和丰富性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于CCTA图像的冠状动脉易损斑块识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于CCTA图像的冠状动脉易损斑块识别方法，其特征在于，所述S2具体为：对S1已分段血管掩膜利用骨架化算法提取中心线后，基于CPR曲面重建技术，获得SCPR图像。
3.根据权利要求1所述的基于CCTA图像的冠状动脉易损斑块识别方法，其特征在于，所述S1具体为：将原始冠状动脉图像输入已有的冠状动脉分割分段模型，得到分段好的血管掩膜；所述S3具体为：在每段血管的SCPR图像上，通过已开发的斑块检测模型，逐中心点区域内进行斑块检测，得到该血管上的斑块，由起始和终止中心点的位置表示每个斑块的范围。
4.根据权利要求1所述的基于CCTA图像的冠状动脉易损斑块识别方法，其特征在于，所述S4中图像转换具体为：在斑块范围内，将每一层三维探针图像的像素值进行映射至普通图片格式，第三维度为1。
5.根据权利要求1所述的基于CCTA图像的冠状动脉易损斑块识别方法，其特征在于，所述S5中冠状动脉易损斑块识别模型基于ViT模型构建，其具体结构如下，包括：<...
【技术特征摘要】
1.一种基于ccta图像的冠状动脉易损斑块识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于ccta图像的冠状动脉易损斑块识别方法，其特征在于，所述s2具体为：对s1已分段血管掩膜利用骨架化算法提取中心线后，基于cpr曲面重建技术，获得scpr图像。
3.根据权利要求1所述的基于ccta图像的冠状动脉易损斑块识别方法，其特征在于，所述s1具体为：将原始冠状动脉图像输入已有的冠状动脉分割分段模型，得到分段好的血管掩膜；所述s3具体为：在每段血管的scpr图像上，通过已开发的斑块检测模型，逐中心点区域内进行斑块检测，得到该血管上的斑块，由起始和终止中心点的位置表示每个斑块的范围。
4.根据权利要求1所述的基于ccta图像的冠状动脉易损斑块识别方法，其特征在于，所述s4中图像转换具体为：在斑块范围内，将每一层三维探针图像的像素值进行映射至普通图片格式，第三维度为1。
5.根据权利要求1所述的基于ccta图像的冠状动脉易损斑块识别方法，其特征在于，所述s5中冠状动脉易损斑块识别模型基于vit模型构建，其具体结构如下，包括：
6.根据权利要求1所述的基于ccta图像的冠状动脉易损斑块识别方法，其特征在于，所述s7中模型训练过程为：通过自然图像数据集进行预训练和模型微调，使用训练好的参数初始化模型，然后在易损斑块数据集上再次训练。
7.根据权利要求1所述的基于ccta图像的冠状动脉易损斑块识...
【专利技术属性】
技术研发人员：王怡宁，易妍，孙越，钱真，王帅坤，
申请(专利权)人：中国医学科学院北京协和医院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。