面向无造影剂心梗区域的自动分割方法、设备及介质技术

本发明专利技术的一种面向无造影剂心梗区域的自动分割方法、设备及介质，包括收集轧造影剂增强前后的心肌梗死核磁共振图像对数据集，并进行数据处理。然后构建自适应聚合注意力模块提取输入图像序列中心肌梗死区域的上下文特征信息，同时构建边缘感知模块提取输入图像序列中心肌梗死区域的边缘特征信息，并将这些信息传递给多尺度特征融合模块；多尺度特征融合模块将上下文特征信息和边缘特征信息进行多尺度融合，并将融合的特征进行解码；最后结合分割标签和边界标签监督训练模型，输出每个输入图像序列的心肌梗死预测分割图。本发明专利技术实现了精准的无造影剂心肌梗死区域分割，为心肌梗死的诊断和治疗提供了有力的技术支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，具体涉及一种面向无造影剂心梗区域的自动分割方法、设备及存储介质。

技术介绍

1、无造影剂心肌梗死分割技术通过高级影像算法直接提取组织特征差异，避免了造影剂相关的过敏反应和肾纤维化风险，使孕妇、老年及肾功能障碍患者得以安全筛查。研究表明，该技术对急慢性梗死区域的检测灵敏度可达89%（对比造影剂mri的92%），且能实现动态随访观察而无累积毒性。更重要的是，其简化了检查流程，将平均诊断时间缩短60%，为胸痛急诊分级和基层医院推广提供了可行性，有望成为"绿色诊断"新标准。

2、目前对于无造影剂心机梗死分割面临着两个问题。首先在无造影剂mri中，心肌梗死区域的信号强度与周围正常组织、水肿带或微循环障碍区域的对比度显著降低，这导致传统基于阈值的分割方法难以准确界定梗死边界。其次，无造影剂图像病理表现具有高度多样性，其形状特征主要受冠状动脉阻塞位置、侧支循环代偿能力以及再灌注治疗效果的共同影响，心梗往往呈现出不同的大小与形状。

3、综上，研发无造影剂心肌梗死区域界定智能方法具有重大现实意义，对医疗人工智能的发展具有重要科本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向无造影剂心梗区域的自动分割方法，其特征在于，包括以下步骤，

2.根据权利要求1所述的面向无造影剂心梗区域的自动分割方法，其特征在于：所述步骤S1包括：

3.根据权利要求2所述的面向无造影剂心梗区域的自动分割方法，其特征在于：所述步骤S2包括：

4.根据权利要求3所述的面向无造影剂心梗区域的自动分割方法，其特征在于：步骤S22还包括Resnet-50编码器输入图像序列,提取conv2_x层所输出的低层特征和conv5_x层所输出的高层特征，其中C、H和W分别表示特征通道数、高度和宽度，并将高层特征输入到自适应聚合注意力模块中，将低层特征和高层...

【技术特征摘要】

1.一种面向无造影剂心梗区域的自动分割方法，其特征在于，包括以下步骤，

2.根据权利要求1所述的面向无造影剂心梗区域的自动分割方法，其特征在于：所述步骤s1包括：

3.根据权利要求2所述的面向无造影剂心梗区域的自动分割方法，其特征在于：所述步骤s2包括：

4.根据权利要求3所述的面向无造影剂心梗区域的自动分割方法，其特征在于：步骤s22还包括resnet-50编码器输入图像序列,提取conv2_x层所输出的低层特征和conv5_x层所输出的高层特征，其中c、h和w分别表示特征通道数、高度和宽度，并将高层特征输入到自适应聚合注意力模块中，将低层特征和高层特征输入到边缘感知模块中。

5.根据权利要求4所述的面向无造影剂心梗区域的自动分割方法，其特征在于：步骤s23包括首先通过三个1×1卷积即，，将高层特征转换到三个特征空间、和中，该转换表示为如下公式：

6.根据权利要求5所述的面向...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶敏，张洁，李静芳，李小虎，夏祺霖，张文雅，
申请(专利权)人：安徽医科大学第一附属医院，
类型：发明
国别省市：