【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医学图像处理领域,特别是涉及到主动脉夹层血栓的自动分割方法及电子设备。
技术介绍
1、b型主动脉夹层(ad)是主动脉疾病中常见的灾难性病变。其发病原理是主动脉受到一些原因导致的撕裂,而主动脉内的血液会随着撕裂口进入主动脉中膜,使得中膜分离,形成主动脉夹层血肿。对于b型ad患者，及时发现和治疗是必要的。对于b型主动脉夹层，胸主动脉修复术(tevar)以其微创、恢复快、高效、安全性高等优点，成为治疗的首选方式。tevar手术是指在主动脉血管内植入支架，支架释放后，支架膨胀封堵主动脉内膜的破口，扩张主动脉真腔，恢复内脏血管血流。
2、在进行tevar手术前为了更好的制定手术方案通常需要进行血流动力学分析。进行血流动力学分析的前提是拥有精确完整的主动脉夹层三维模型。同时主动脉直径，主动脉腔体体积，内膜的形态与位置，血栓的大小与位置等形态学指标也影响着手术的科学规划，这些指标同样也需要通过精确的三维模型来体现。目前对于临床医生而言，绝大多数都是利用相关的ct工作站进行辅助分割。方法上通常是基于ct的阈值对主动脉进行分割，...
【技术保护点】
1.一种主动脉夹层血栓的自动分割方法，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，所述第一深度学习模型为用于进行二分类的ResUnet模型，所述ResUnet模型包括特征提取器和解码器，所述特征提取器用于提取图像特征，所述解码器用于根据特征提取器提取出的特征进行编码，得到主动脉区域；其中，所述解码器包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征处理层的激活函数为：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一深度学习模型的损失函数为:
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一...
【技术特征摘要】
1.一种主动脉夹层血栓的自动分割方法，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，所述第一深度学习模型为用于进行二分类的resunet模型，所述resunet模型包括特征提取器和解码器，所述特征提取器用于提取图像特征，所述解码器用于根据特征提取器提取出的特征进行编码，得到主动脉区域；其中，所述解码器包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征处理层的激活函数为：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一深度学习模型的损失函数为:
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一深度学习模型与所述第二深度学习模型结构相同。
6.根据权利...
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