【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种冠脉血管分割处理方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、通过对冠脉血管进行分割处理，可以了解冠脉血管的结构和状况。其中，冠脉血管分割处理的准确性可以影响后续诊疗判断的结果。基于此，可以对包含冠脉血管的影像进行处理，从而获得影像处理结果。
2、目前，冠脉血管的分割处理主要是依赖卷积神经网络对包含冠脉血管的影像进行分割。但是，卷积神经网络很难处理冠脉血管中的细小血管。因为经过多层卷积以及下采样之后，细小血管就会越来越小，甚至达到完全看不到的程度。而且，由于细小血管只占了影像的很小一部分，因此目前针对包含冠脉血管的影像进行处理时，很难分割出冠脉末端的细小血管。基于此，本专利技术提出了利用第一模型以及第二模型对包含冠脉血管的影像进行处理的技术方案。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种冠脉血管分割处理方法、装置、电子设备及存储介质，提高了对包含冠脉血管图像处理的准确率和效率，达到了改善冠脉血管丰富度的效果。
2、根据本专利技术的...
【技术保护点】
1.一种冠脉血管分割处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对获取到的包括冠脉血管的待采样影像采样处理，得到至少一个待训练影像，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一模型包括卷积层以及目标函数，所述基于第一模型对所述至少一个待训练影像进行处理，得到与所述待采样影像对应的深层信息特征以及待融合概率图像，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述预测评估属性对所述待融合概率图像处理，得到所述冠脉血管的目标影像，包括：
5.根据权利要求1所述的方法...
【技术特征摘要】
1.一种冠脉血管分割处理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对获取到的包括冠脉血管的待采样影像采样处理，得到至少一个待训练影像，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一模型包括卷积层以及目标函数，所述基于第一模型对所述至少一个待训练影像进行处理，得到与所述待采样影像对应的深层信息特征以及待融合概率图像，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述预测评估属性对所述待融合概率图像处理，得到所述冠脉血管的目标影像，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到...
【专利技术属性】
技术研发人员：张配配，闵祥德，冯朝燕，范婵媛，田义涛，
申请(专利权)人：华中科技大学同济医学院附属同济医院，
类型：发明
国别省市：
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