【技术实现步骤摘要】
本公开涉及图像处理，尤其涉及一种血管壁厚度测量方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
1、颅内动脉血管壁病变是脑血管疾病的根本原因，其中，颅内血管壁厚度的改变通常被认为对脑血管病疾病(如动脉粥样硬化)的诊断和鉴别诊断提供重要的帮助。目前，磁共振血管壁成像（vessel wall magnetic resonance imaging，vw-mri）是目前颅内血管壁的可视化的唯一无创手段。然而，普通磁共振图像由于分辨率较低，无法准测量出极早期的血管壁厚度，而高场强磁共振图像虽然分辨率高，可以准确地测量出极早期的血管壁厚度，但是其扫描时间长，会给患者带来不适感，而且获取高场强磁共振图像的影像设备成本高昂，仅有少数医院具备此项技术设备。因此，如何高效准确地测量血管壁厚度是本领技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本公开提出了一种血管壁厚度测量方法、装置、设备和存储介质，可以提高了血管壁厚度测量的效率和准确性。
2、根据本公开的第一方面，提供了一种血管壁厚度测量的方法
【技术保护点】
1.一种血管壁厚度测量方法，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，在确定所述第一MPR图像中血管的第一骨架点时，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设体素网格大小为0.4mm。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述血管壁厚度测量模型基于卷积神经网络架构构建。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在基于卷积神经网络架构构建所述血管壁厚度测量模型时，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在基于所述第二磁共振图像和所述高场强磁共振图像，构建样本
【技术特征摘要】
1.一种血管壁厚度测量方法，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，在确定所述第一mpr图像中血管的第一骨架点时，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设体素网格大小为0.4mm。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述血管壁厚度测量模型基于卷积神经网络架构构建。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在基于卷积神经网络架构构建所述血管壁厚度测量模型时，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐蔚海，李明利，刘彩燕，张宗慕雨，戴悦萱，袁伟壮，高山，任超，
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。