【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、主动脉是人体内最粗大的动脉管，从心脏的左心室发出，向上向右再向下略呈弓状，再沿脊柱向下行，在胸腔和腹腔内分出很多较小的动脉。主动脉是向全身各部输送血液的主要导管，因此胸腹连扫cta(computedtomography angiography，ct血管造影)是辅助诊断主动脉疾病的重要手段之一，通过采集胸腹cta数据对主动脉有更加直观的认知，进一步的，对采集胸腹cta数据进行血管分割有利于剔除背景，减少干扰。
2、目前主动脉分割技术主要有传统区域生长方案和深度学习方案，区域增长方案是基于部分图像信息，如灰度、对比度、纹理特征等，从主动脉开始进行生长，直到满足停止条件停止。深度学习方案有直接分割方案，输入原始的cta图像，输出主动脉分割结果。
3、在实现本专利技术的过程中，发现现有技术中至少存在以下技术问题：上述分割技术存在分割假阳和血管断裂等血管分割不准确的问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种图像处理方法、装置、存储介质及电子设备，以解决提高血管分割的鲁棒性，减少假阳以及血管断裂等情况。
2、根据本专利技术的一方面，提供了一种图像处理方法，包括：
3、获取待处理血管图像，对所述待处理血管图像进行多级感受野的分割处理，得到所述待处理血管的血管分割图像；
4、确定所述血管分割图像中的血管断裂候选点，基于所述待处理血管和所述血管分
5、基于所述血管补偿图像与所述血管分割图像得到目标血管分割图像。
6、可选的，所述确定所述血管分割图像中的血管断裂候选点，包括：基于所述血管分割图像提取血管中心线，并提取所述血管中心线的末端点，将所述血管中心线的末端点确定为所述血管断裂候选点。
7、可选的，所述基于所述待处理血管和所述血管分割图像预测所述血管断裂候选点对应的血管补偿图像，包括：基于所述血管断裂候选点对所述待处理血管和所述血管分割图像分别进行图像切块处理，得到血管图像块和分割图像块，所述血管断裂候选点分别位于所述血管图像块和所述分割图像块的中心点，且所述血管图像块和所述分割图像块的尺寸一致；将所述血管图像块和所述分割图像块进行拼接处理，得到拼接图像；基于预测模型对所述拼接图像进行预测处理，得到所述血管补偿图像。
8、可选的，所述方法还包括：以所述血管分割图像的中心点对所述血管分割图像进行随机剪裁，得到剪裁图像块，将所述剪裁图像块的图像尺寸调节至预设尺寸；基于预测模型对调节后的所述剪裁图像块和所述拼接图像进行预测处理，得到血管补偿图像。
9、可选的，血管断裂候选点为多个，每一所述血管断裂候选点对应一所述拼接图像；
10、所述基于预测模型对所述拼接图像进行预测处理，得到所述血管补偿图像，包括：基于所述预测模型对每一所述拼接图像分别进行血管预测，得到所述血管断裂候选点对应的血管预测结果；基于多个所述血管断裂候选点对应的血管预测结果得到血管补偿图。
11、可选的，所述基于多个所述血管断裂候选点对应的血管预测结果得到血管补偿图，包括：将每一所述血管断裂候选点对应的血管预测结果添加到初始热图中，得到预测热图，并记录所述预测热图中每一像素点的预测次数，所述血管预测结果中包括像素点属于血管的预测数据；基于所述预测热图中每一像素点的预测数据和预测次数确定每一像素点的目标预测数据，并基于每一像素点的目标预测数据和判定阈值确定每一像素点的目标预测标记，各所述像素点的目标预测标记形成血管补偿图。
12、可选的，所述对所述待处理血管图像进行多级感受野的分割处理，得到所述待处理血管的血管分割图像，包括：
13、确定所述待处理血管图像中的采样中心点，所述采样中心点之间的距离小于最小感受野尺寸；针对每一所述采样中心点进行采样处理，得到所述采样中心点对应的多级感受野图像；
14、将每一所述采样中心点对应的多级感受野图像输入至多级感受野的分割模型中，得到所述采样中心点对应的图像块分割结果；基于各所述采样中心点对应的图像块分割结果得到待处理血管的血管分割图像。
15、可选的，在获取待处理血管图像之后，还包括：
16、对所述待处理血管图像进行血管粗提取，得到所述待处理血管图像的初始血管分割图像，对所述初始血管分割图像进行血管区域截取，得到血管区域图像；对所述血管区域图像进行多级感受野的分割处理，得到所述血管分割图像。
17、根据本专利技术的另一方面，提供了一种图像处理装置，包括：
18、图像分割模块，用于获取待处理血管图像，对所述待处理血管图像进行多级感受野的分割处理，得到所述待处理血管的血管分割图像；
19、补偿图像确定模块，用于确定所述血管分割图像中的血管断裂候选点，基于所述待处理血管和所述血管分割图像预测所述血管断裂候选点对应的血管补偿图像；
20、目标血管分割图像确定模块，用于基于所述血管补偿图像与所述血管分割图像得到目标血管分割图像。
21、根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
22、至少一个处理器；以及
23、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
24、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序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专利技术任一实施例所述的图像处理方法。
25、根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的图像处理方法。
26、本专利技术实施例的技术方案，通过对待处理血管图像进行多级感受野的分割处理，在血管分割过程中进行多级感受野的特征融合，提高分割处理的准确性。针对于分支血管可能存在的断裂问题，基于血管分割图像提取血管断裂候选点，对每一血管断裂候选点进行血管的再次预测，得到血管断裂候选点对应的血管补偿图像，通过血管补偿图像对血管分割图像进行补充，得到目标血管分割图像，提高血管分割的准确性。
27、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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1.一种图像处理方法，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，所述确定所述血管分割图像中的血管断裂候选点，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待处理血管和所述血管分割图像预测所述血管断裂候选点对应的血管补偿图像，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，血管断裂候选点为多个，每一所述血管断裂候选点对应一所述拼接图像；
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于多个所述血管断裂候选点对应的血管预测结果得到血管补偿图，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理血管图像进行多级感受野的分割处理，得到所述待处理血管的血管分割图像，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取待处理血管图像之后，还包括：
9.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
11.一种计算机可
...【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，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，所述确定所述血管分割图像中的血管断裂候选点，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待处理血管和所述血管分割图像预测所述血管断裂候选点对应的血管补偿图像，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，血管断裂候选点为多个，每一所述血管断裂候选点对应一所述拼接图像；
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于多个所述血管断裂候选点...
【专利技术属性】
技术研发人员：左强，尹思源，张欢，王少康，陈宽，
申请(专利权)人：推想医疗科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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